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 · x · 2026-11-03
Berkeley 团队（Ilya Sutskever 相关研究者转发）发布 NeurIPS'26 工作 Evolving Agent Teams（EAT）：由一个 supervisor 诊断智能体团队为何停滞并重组团队结构，以跳出局部最优，用于长时间运行的优化任务。
关键结果：
- Open Kernel Challenge H200 decode layer：比 SGLang 快 2.449×，在 1180 支队伍中排第 4
- NVIDIA B200 上 KDA prefill：3.44×，超过此前最优 FlashKDA 的 2.96×
- AMD MI350X 上 KDA prefill：比 vLLM 快 3.01×
- Mac M5 Pro 上 MoE 本地推理：prefill 约 930 tok/s（比 Strata 快约 3.3×），decode 快 1.22×
- RoboDojo 机器人任务 held-out seeds 得分 62.1
核心思路不是进化提示词，而是直接进化智能体系统的组织方式。
所属事件:伯克利提出进化智能体团队，CUDA 内核优化刷新 SOTA(2 条相关)→
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