arXiv · NLP· Yining Zhang, Mingyang Yi, Chen Wang, Xuwen Xiang, Tianhe Jia, Zedong Dan, Chengqing Zong, Yue Wang·· 5 小时前AI 评分27
HTAM: 用于算子优化的层次化转移注意力记忆框架
HTAM: Hierarchical Transition-Attended Memory for Operator Optimization
AI 导读
研究人员提出层次化转移注意力记忆框架 HTAM，利用 LLM 自动优化 GPU 算子，在 KernelBench 上展现出优于基线模型的正确性与加速效果。 该框架通过构建层级转换图（HTG）组织粗粒度全局方向与细粒度局部策略，引导 LLM 生成具体的 CUDA 代码。 该研究已在 EMNLP 2026 会议上作为 Oral 论文发布。 ```
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