伯克利提出进化智能体团队，CUDA 内核优化刷新 SOTA

UC Berkeley 的 Shiyi Cao、Ion Stoica 等人在 NeurIPS'26 论文中提出 Evolving Agent Teams（EAT），通过由 supervisor 组成的多智能体进化框架解决编码 agent 在专业任务上的局限。该方法在 Open Kernel Challenge 的内核优化任务中排名第 4 并刷新 SOTA，生成的 CUDA kernel 性能超越生产级 FlashInfer 达 1.2 倍，相关工作还获得 Ilya Sutskever 相关研究者的转发关注。

2026-11-02 ~ 2026-11-03 · 2 条相关

• 伯克利团队提出 Evolving Agent Teams，CUDA kernel 超生产级 FlashInfer 1.2 倍 — berkeley_ai · 2026-11-02
• EAT 进化智能体团队:内核优化任务刷新 SOTA,Open Kernel Challenge 排名第4 — berkeley_ai · 2026-11-03