CUDA-Agent on ensimmäinen tunnettu RL-koulutusmalli, joka ohittaa Claude Opus-4.6:n ja Gemini 3 Pron CUDA-ytimen generoinnissa! CUDA Agent käyttää agenttista RL:ää kouluttaakseen malleja automaattisesti tuottamaan suorituskykyisiä CUDA-ytimiä, käyttäen suoraan todellista GPU-profilointinopeutta palkintosignaalina, rikkoen muotin Katso seuraavia tietoja: KernelBench-testi: Simple/Medium-ytimet ovat 100 % nopeampia kuin torch.compile, monimutkaiset ytimet ovat 92 % nopeampia Kokonaisuudessaan nopeus 96,8 % verrattuna torch.compileen, huomattavasti parempi kuin Claude Opus 4.5/Gemini 3 Pro (noin 40 %) Tekoälylaitteiston todellinen katto on kyky "ohjelmiston avaaminen + optimoida suljettu kierto", ei pelkästään siru itse. Yhdistettynä samanaikaiseen Apple Ane -tapahtumaan: Apple M4 ANE: 6,6 TFLOPS/W (80-kertainen verrattuna ≈ A100:een), satoja miljoonia laitteita on käyttämättöminä, ja pullonkaula on suljettu API + abstraktiokerros (CoreML suojaa 2–4-kertaista läpimenoa) NVIDIA GPU: RL Agent oppii "äärimmäisen optimoinnin aidolla laitteistopalautteella", todistaen, että opittu strategia voi voittaa staattiset säännöt Laitteiston suorituskykyvallihauta (Apple/Nvidia) on kuolemassa tekoälyn "käänteissuunnittelun + RL-optimoinnin" toimesta – ensimmäinen murskaa suljetut rajapinnat muuttaakseen käyttämättömät sirut laskentatehofarmeiksi, ja jälkimmäinen käyttää vahvistusoppimista puristaakseen kaikki olemassa olevien GPU:iden suorituskyvyn pisarat. Tulevaisuudessa ei ole laskentateholaitteisto, joka jää jumiin, vaan se, joka ensimmäisenä hallitsee suljetun silmukan "laitteiston natiivipalaute + itsenäisen oppimisen optimointi", sekä pehmeän että kovan, joka pystyy kaksinkertaistamaan olemassa olevien laitteiden suorituskyvyn, voi murtaa jättiläisten muurin askel askeleelta. Tämä yhdistetty kasvu luo nopeuden, jota ihmisen intuitio on vaikea havaita: 10-kertaisesta 100-kertaiseen → tuhanteen muutamassa vuodessa Laitekoulutuksen aikakausi (ANE-puoli) + pilvi/reuna-ääripäättely (CUDA Agent -puoli) on kiihtynyt, ja tekoäly itse voi "itseoptimoida" lähes teoreettista huippua. Satojen miljoonien käyttämättömien Apple-laitteiden + massiivisten NVIDIA-korttien potentiaali avautuu kollektiivisesti riippumattomien/yrityshakkereiden/tutkijoiden toimesta.