028 · Agent-Assisted 胜过 Full-Agent，究竟是谁在优化？
论文用评测 harness、性能剖析、工作负载分区和人工筛选约束 GPU kernel Agent；五类算子均优于 Full-Agent，但对照尚不能拆分 harness、专家引导与搜索预算各自的贡献。
Cuda
023 · 从两百轮里挑最快的，算稳定胜过编译器吗？
CUDA Agent 在执行反馈环境中训练 CUDA 优化策略，并在 KernelBench 上显著超过 torch.compile；但评测允许每题最多 200 轮并选取轨迹中的最快正确解，策略能力与搜索预算仍需分开理解。
017 · 人不写 CUDA，就等于 Agent 自主优化吗？
Agentic Kernel Optimization 用多 Agent、性能分析和人工搜索纠偏，在 B200 上为三类 FlashInfer-Bench workload 生成高性能 CUDA kernel；论文证明了代码可由 Agent 完成，却也留下了系统自主性、基线口径与验证边界的问题。
005 · Agent 自己合成测试，CUDA kernel 的正确性可信吗？
CUDA-Harness 用隔离的测试数据合成约束 Text2CUDA Agent；它减少了奖励投机，也暴露了测试与实现共享语义误解的边界。
CUDA 软件栈测试方法论：从 Differential Testing 到 GPU Compiler Fuzzing
从 CUDA 软件栈测试全貌出发，给出一套面向 Triton/GPU compiler 的 fuzz 测试选型、架构、CI 分层和落地方案。
CUDA 软件栈测试方法论：从 Differential Testing 到 GPU Compiler Fuzzing
从 CUDA 软件栈测试全貌出发，给出一套面向 Triton/GPU Compiler 的 fuzz 选型与可落地方案：Hypothesis 生成合法程序，Reference/Differential 作为 oracle，Compute Sanitizer 检查内存与并发，mlir-reduce 自动缩减失败用例。