[논문리뷰] MetaKernelBench: Measuring GPU Kernel Knowledge Transfer Beyond Code본 논문은 GPU 커널 최적화 에이전트가 축적한 경험(Experience)의 재사용 가치를 측정하는 표준적인 방법이 없다는 문제점을 해결하고자 한다. 기존 벤치마크들은 특정 구현의 정확도와 성능만을 측정할 뿐, 에이전트가 습득한 지식이 다른 환경으로 얼마나 효과적으로 전달되는지는 평가하지 못한다 .#Review#GPU Kernel#Knowledge Transfer#DSL#Agentic Optimization#MetaKernelBench#Skill Distillation2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ShapeCodeBench: A Renewable Benchmark for Perception-to-Program Reconstruction of Synthetic Shape Scenes본 논문은 현대의 멀티모달 모델들이 이미지를 코드로 변환하는 능력을 평가할 때 발생하는 벤치마크 오염과 고정된 데이터셋의 한계를 해결하기 위해 ShapeCodeBench를 제안합니다. 기존 연구들은 결정론적 실행이나 정밀한 난이도 제어가 부족하여 모델의 실패 원인을 명확히 진단하기 어렵다는 문제가 있었습니다.#Review#Perception-to-Program Reconstruction#Benchmark#Synthetic Data#Renewable Evaluation#Multimodal Models#DSL2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[llm-compressor] Recipe DSL: YAML로 Modifier를 조합하는 선언적 언어llm-compressor의 Recipe 클래스가 YAML/JSON/Python 문자열을 어떻게 Modifier 리스트로 변환하는지, 스테이지/그룹/args 구조를 코드로 분석#llm-compressor#Recipe#DSL#YAML2026년 4월 13일댓글 수 로딩 중
[SGLang] SGL 언어: LLM 프로그래밍을 위한 DSL 설계SGLang의 프론트엔드 DSL을 분석한다. gen(), select(), @function 데코레이터의 설계 철학, 기존 프롬프트 엔지니어링(LangChain, raw API)의 한계를 어떻게 극복하는지, 실제 사용 패턴을 코드와 함께 살펴본다.#sglang#DSL#Frontend Language#LLM Programming2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[triton] Custom DSL Plugin Ops 지원Triton 플러그인 시스템에 custom op 등록 기능을 추가하여, 서드파티가 자체 DSL 연산을 Triton 프론트엔드에 통합할 수 있도록 한 PR을 분석합니다.#Triton#Plugin System#DSL#Extensibility#Frontend2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중