AutoTuring测试AI智能体是否真懂计算机架构
原文标题：Do AI Agents Understand Computer Architecture?
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论文提出AutoTuring方法，让同一智能体两次面对相同的15维加速器设计空间：一次以具名架构旋钮呈现，一次以匿名[0,1]变量呈现，其余条件完全一致，以测量“意义”带来的差异。在九个FP16 GEMM内核上，具名架构智能体平均超越建模H200达5.4%，比盲测版本高12.3%，且模拟器调用减少70.1%。但批评循环可弥补盲测差距，说明架构知识与结构化批评互为替代而非互补。
- 问题
- 现有评测无法区分智能体是真正理解硬件架构，还是仅在无意义的旋钮上盲目搜索。
- 方法
- 让同一智能体两次面对相同的15维加速器设计空间，一次用具名架构旋钮，一次用匿名[0,1]变量，仅改变问题是否有意义。
- 结果
- 具名版平均超越建模H200达5.4%，比盲测版高12.3%，模拟器调用减少70.1%。
- 影响
- 为智能体能力评测提供新范式：架构知识与结构化批评可互相替代，评估硬件设计智能体时应区分二者。
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AutoTuring让同一智能体分别面对具名与匿名加速器空间，具名版超建模H200达5.4%。
- •同一智能体两次面对相同15维加速器设计空间，仅变量是否具名不同，评估器与可达最优保持一致
- •九个FP16 GEMM内核上，具名架构智能体平均超建模H200达5.4%，比盲测版高12.3%
- •具名版模拟器调用减少70.1%
- •批评循环可弥补盲测差距，对具名智能体无增益，说明架构知识与结构化批评互为替代而非互补
- •作者标注为初步发现：每条件仅5至6次运行，单一建模加速器
为什么重要：提出用「意义是否起作用」来区分真懂架构与盲目搜索，为硬件设计智能体的评估提供了新范式。
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