La IA escribe kernels para GPU, pero demostrar su ventaja exige mejores pruebas
La generación automática de código para GPU avanza, aunque sus resultados dependen de las referencias, las pruebas de corrección y el método de evaluación.
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Las diferencias entre configuraciones, criterios y ámbitos evaluados explican por qué un mismo modelo recibe conclusiones distintas sobre su grado de inteligencia general.
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