يتم تقييد اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع من خلال تطوير kernel ، وهي الإجراءات الروتينية المتخصصة منخفضة المستوى التي تنفذ العمليات الحسابية على وحدات معالجة الرسومات والمسرعات (المصدر: قمة Kernel Maintainers). لهذا السبب نقود جولة تمويل @Standard_Kernel حيث يقومون ببناء بنية تحتية أصلية الذكاء الاصطناعي لأتمتة تحسين kernel. يمكن أن تتطلب كل بنية نموذج جديد شهورا من الهندسة المتخصصة لتحسين كتل التعليمات البرمجية ذات الأداء. مع انفجار أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وندرة مهندسي النواة ، تحرق الشركات حوسبة باهظة الثمن على كود دون المستوى الأمثل أثناء انتظار التحسينات اليدوية. تستخدم Standard Kernel LLMs وأنظمة الوكلاء لإنشاء النواة واختبارها وتحسينها تلقائيا، وتحويل شهور من الهندسة إلى عمليات في الوقت الفعلي تتكيف مع الأجهزة والبنى الجديدة. نعتقد أن المؤسسين المشاركين @anneouyang @ChrisRinard يجلبون خبرة ممتازة. التقيا كمساعدين في هندسة الأداء لأنظمة البرمجيات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا معا. قامت آن بتأليف KernelBench ، وهو معيار ستانفورد مفتوح المصدر لنواة GPU التي تم إنشاؤها بواسطة LLM والتي استخدمتها Nvidia في تقييمات مدونة المطورين الخاصة بها. يساهم كريس بخبرة عميقة في الأنظمة والقيادة الفنية المثبتة. مرحبا بكم في GC Famiglia!