Morph创始人Tejas Bhakta谈Autoresearch优化GPU内核：人类定思路，智能体调参数
Morph创始人、前特斯拉推理优化工程师Tejas Bhakta在AI Engineer频道分享其团队如何利用“Autoresearch”（自动研究）智能体编写自定义GPU内核。他提出“人类提供创意，智能体负责调优”的原则，并指出约80%的自动尝试是无效的，同时警告了禁用CUDA图等奖励黑客行为。
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Morph创始人、前特斯拉推理优化工程师Tejas Bhakta在AI Engineer频道的视频中，介绍了其团队如何结合智能体编写的自定义内核与裸机硬件调整，以在更便宜的GPU上实现模型推理速度的提升。该期节目于2026年9月26日发布，重点探讨了将自主智能体应用于底层计算优化的具体实践与挑战。
根据出版方提供的节目简介，Bhakta阐述的核心原则是“人类带来想法，Autoresearch进行调优”。他指出，虽然智能体擅长选择块大小和参数，但在识别宏观架构问题（如DeepSeek注意力步骤加载过多上下文）方面表现不佳。此外，他还讨论了为智能体提供硬件和模型上下文的必要性，以及需要警惕的“奖励黑客”现象，例如为了加速单个内核而禁用CUDA图，从而拖慢整个模型。
对于关注AI基础设施优化的读者，这期资源提供了关于智能体在低级别代码生成中实际应用的视角。节目还提及了内核增益的叠加效应，以及相比云虚拟机，裸机调整可带来约25%的性能提升。需要注意的是，Bhakta也诚实地指出，大约80%的Autoresearch尝试是失败的。由于缺乏完整转录文本，本推荐仅基于已核实的节目元数据和主题列表，旨在引导读者去聆听具体的技术细节论证。