Latent Space 对话 MIT Alex Zhang：从 KernelBench 到递归语言模型 RLM 与智能体集群
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其从 GPU kernel、KernelBench 到递归语言模型（RLM）的研究路径，RLM 驱动的 harness 曾率先接近解决 ARC-AGI-3。
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Berkeley AI Research (BAIR)精选AI 评分7171 K-Search 扩展 MLX 后端：将 CUDA 内核经验迁移至 Apple Silicon
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架，新增 MLX 后端与结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，可将现有 CUDA 内核知识自动适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：通过结构化 CUDA 到 MLX 翻译层，让演化式内核搜索在 Apple Silicon 上逼近专家级性能，为跨硬件内核迁移提供可复用路径。
Berkeley AI Research (BAIR)精选AI 评分6262 BAIR 综述自适应并行推理：从固定并行到模型自主控制流
BAIR 发布综述文章，系统梳理自适应并行推理（APR）这一范式，即让模型在推理时自行决定何时并行、开启多少线程以及如何协调。文章对比了 Multiverse、ThreadWeaver、Parallel-R1、NPR 等方法，指出 APR 相比 BoN 可避免冗余计算、相比 Tree-of-Thoughts 无需领域特定分解启发式，并给出以关键路径占比为核心的并行化奖励设计。
推荐理由：系统梳理自适应并行推理的推理系统设计与训练奖励方案，对比 Multiverse 与 ThreadWeaver 在 KV cache 聚合上的取舍。