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模型本身的进展：新模型与新版本发布、权威评测与榜单成绩、值得看的论文与技术报告。通用模型只有带来实质能力信息（能力、架构、可用性）时才算。

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7月29日周三第 21–21 条
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。

    推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。