Агенты Databricks обошли инженеров в тесте Nvidia на оптимизацию кода видеокарт

Databricks заняла первое место во всех четырёх дорожках рейтинга Nvidia SOL-ExecBench — соревнования по оптимизации вычислительных ядер для видеокарт, то есть низкоуровневого кода, от которого зависит скорость обучения и работы моделей.

Схема простая: GPT-6 Astra и Opus 5 поставили в цикл самоулучшения — агенты писали вариант ядра, замеряли скорость, правили и повторяли. По словам Юйчэня Цзиня из Databricks, агенты обошли лучших инженеров по ядрам.

Общие затраты на запросы к моделям — около 70 тысяч долларов, заметно меньше годовой зарплаты команды таких инженеров.

Yuchen Jin@Yuchenj_UW

We @databricks now rank #1 on NVIDIA’s SOL-ExecBench kernel leaderboard, across all 4 tracks. We put GPT-6 Astra and Opus 5 in a self-hillclimbing loop, and the agents beat the top GPU kernel engineers. Total toten spend: ~$70K, far less than what kernel engineers get paid. https://t.co/CgOHsgrNv0

20529 сентября 2026