@KeisukeKamahori: 非常激动地分享，我们在@UWSyFi的团队在#M…举办的FlashInfer AI内核生成竞赛中赢得了多个奖项。
摘要
华盛顿大学SyFI团队在MLSys2026期间举办的FlashInfer AI内核生成竞赛中赢得了多个奖项，得到了NVIDIA和Modal的支持。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/22 23:55
非常激动地分享，我们 @UWSyFi 团队在 #MLSys2026 的 FlashInfer AI 内核生成竞赛中斩获多个奖项！
衷心感谢 @ye_combinator @yi_xin_dong @charles_irl 组织这场精彩的竞赛。
Baris Kasikci (@bariskasikci)： 超级兴奋，UW SyFi（https://t.co/EN2BsLv7e6）的成员们在 MLSys’26 竞赛的 NVIDIA 赛道中赢得了多项奖项。热烈祝贺 @KeisukeKamahori 、@sudopowr 、Yile Gu、Wei Shen、Steven Gao！感谢 @nvidia 、@modal 以及 Flashinfer 团队的支持。
第1名
相似文章
@bariskasikci: 超级激动UW SyFI (https://syfi.cs.washington.edu) 成员在MLSys'26竞赛中赢得多项奖项，…
华盛顿大学SyFI实验室的成员在MLSys'26竞赛（NVIDIA赛道）中赢得了多个奖项，包括GDN赛道全智能体方法第一名、GDN赛道智能体辅助方法第二名、DSA赛道全智能体方法第三名。
@no_stp_on_snek: 非常棒。对3090团队来说意义重大。而且TurboQuant+已经在很多推理引擎中实现了。
一条回复对Unsloth AI即将推出的Qwen3.8-27B模型表示赞赏，该模型将能在17GB内存/显存配置下运行，并指出TurboQuant+已集成到众多推理引擎中——这对RTX 3090用户来说是个好消息。
@Chenfeng_X: 非常兴奋我们的论文 StreamdiffusionV2 荣获了 #MLSys26 的最佳研究论文奖！视频生成正在快速…
StreamDiffusionV2 在 MLSys26 上获得最佳研究论文奖，该论文提出了一种用于实时交互式视频生成的开源流式系统，将视频生成视为流式管道而非回合制流程。
@ChengleiSi：兴奋地分享我们在内部自动研究系统 @Recursive_SI 上取得的初步结果，我们在……上达到了SOTA
Recursive的自动AI研究系统通过在无需任务特定适配的情况下自动化研究循环，在NanoChat、NanoGPT Speedrun和GPU内核基准测试上达到了最先进的成果，并开源了相关工件以供进一步检验。
@Andy_ShuoYang: Flash-KMeans 只是一个开始。今天，Flash-KMeans 团队发布了 FlashLib——一个用于……的 GPU 库。
Flash-KMeans 团队发布了 FlashLib，这是一个面向经典机器学习算子的 GPU 库，在 Hopper GPU 上相比 cuML 可实现高达 208 倍的加速，专注于为智能体 AI 工作负载提供快速、可预测的性能。