Mu Xi Corporation bekerja sama dengan Laboratorium Kecerdasan Buatan Shanghai merilis sistem generasi operator GPU berkinerja tinggi

Vantage News: Baru-baru ini, Laboratorium Kecerdasan Buatan Shanghai dan MoXi Inc. bersama-sama merilis sistem generasi operator GPU berperforma tinggi—Kernel-Smith.

Diketahui bahwa Kernel-Smith secara inovatif menggabungkan secara mendalam “agen evolusioner berbasis stabilitas evaluasi” dengan “paradigma pasca-pelatihan yang ditujukan untuk evolusi”. Dengan memanfaatkan kemampuan basis model besar Intern-S1-Pro dari Model Besar Shuren milik Laboratorium Kecerdasan Buatan Shanghai, sistem ini melakukan pelatihan yang sangat disesuaikan, sehingga model besar benar-benar menjelma menjadi “ahli optimasi operator”.

Dalam kerja sama kedua pihak, tim MoXi terlibat secara mendalam sepanjang proses. Co-founder dan CTO sekaligus Chief Software Architect Yang Jian, VP R&D Huang Xiangjun, serta dari divisi AI Wu Yaguang, Dong Huanan, dan Xie Jiaxing semuanya berpartisipasi dalam proyek tersebut dan memberikan kontribusi.

Tumpukan perangkat lunak yang dikembangkan sendiri oleh MoXi, MXMACA, menunjukkan kemampuan kompatibilitas yang mendalam. Dalam pengujian sisi backend MXMACA, Kernel-Smith tampil sangat baik. Tim riset membandingkan kemampuan model berbeda dalam menghasilkan operator performa tinggi MXMACA pada empat jenis operator yang umum digunakan. Hasilnya menunjukkan bahwa akselerasi rata-rata Kernel-Smith-MACA-30B melebihi model open-source berparameter besar seperti DeepSeek-v3.2 dan Qwen3-235B-2507, sedangkan Kernel-Smith-MACA-235B mencapai peningkatan performa lebih lanjut, yang memverifikasi bahwa kerangka Kernel-Smith mendukung kemampuan platform heterogen.

Saat ini, operator performa tinggi yang secara otomatis dihasilkan oleh Kernel-Smith telah diterapkan dalam skenario nyata: tidak hanya mempercepat Engram arsitektur baru DeepSeek, serta diintegrasikan ke dalam DLBlas; tetapi juga menempatkannya pada mesin inferensi arus utama tingkat produksi seperti SGLang dan LMDeploy. Dengan demikian, tercapai lompatan ganda, yaitu otomatisasi generasi operator model besar dari evaluasi terkontrol di laboratorium ke pengembangan model terkini dan penerapan tingkat produksi.

Pernyataan penyangkalan: Konten dan data dalam artikel ini disusun oleh Vantage berdasarkan informasi publik, dan tidak merupakan nasihat investasi. Silakan verifikasi sebelum digunakan.

Berlimpah informasi, interpretasi yang akurat—semuanya ada di aplikasi Sina Finance APP