我是戈帕尔，QuickClip 的创始人。<p>我之所以开发这个工具，完全是出于无奈。将手机和笔记本电脑之间的内容复制实在太麻烦了。通过 WhatsApp 发送笔记和链接，保存一些我会忘记的随机草稿，真的是浪费时间。<p>所以我首先为自己制作了 QuickClip。这是一个极其简单的方法，可以在设备之间即时移动文本、链接和图片。没有繁琐的设置，没有思考，完全加密。<p>我每天都在使用它。现在将其公开发布，看看是否还有其他人遇到同样的问题。<p>我非常希望听听你们今天是如何在设备之间移动内容的，哪些地方存在问题或速度慢，以及什么样的功能会让这个工具对你更有用。<p>欢迎随时提问和提出建议。感谢你关注这个项目。
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我们分享了KernelEvolve，这是我们在Meta构建的一个自主系统，旨在自动生成和演化高性能内核，适用于异构AI加速器。
其核心动机在于，现代AI堆栈越来越依赖手动优化的内核（如GEMM、注意力机制、归约、融合操作），但为每个硬件目标（如NVIDIA GPU、AMD GPU、自定义加速器如MTIA）编写和调整这些内核并不具备可扩展性。
KernelEvolve将内核编程视为一个搜索与演化问题：
- 一个大型语言模型（LLM）生成候选内核（例如，类似Triton的代码）
- 内核在真实硬件上进行编译、基准测试和验证
- 性能反馈用于在多次迭代中演化出更好的变体
- 系统在大规模集群和多种加速器类型上扩展评估
与一次性代码生成不同，KernelEvolve通过闭环反馈、硬件在环的方式持续改进内核，并能够发现一些不明显的优化，这些优化的性能可以与专家编写的代码相媲美或超越。
在论文中，我们描述了：
- 代理架构和搜索空间设计
- 如何在异构加速器上高效扩展内核评估
- 案例研究，展示相较于手动调优基线的性能提升
- 在生产机器学习工作负载中部署该系统的实际经验教训
论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2512.23236（66页）
LinkedIn：https://www.linkedin.com/posts/gangliao_excited-to-share-our-recent-work-on-kernelevolve-activity-7411781675740897280-AQth?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAzsrfsBRed-BvPAGqq9FgvVZ-v6F-sG4SM
我们非常希望能收到从事编译器、内核、机器学习系统或自主代码生成方法的朋友们的反馈。
我厌倦了好的计划在400条消息的讨论中消亡。我刚刚推出了一个最小可行产品（MVP），它将混乱的聊天转变为一个结构化的“物流层”，无需登录。
链接：https://squadinsync.com
为什么要这样做？聊天是一个流，而计划是一个状态机。我构建这个工具是为了将数据（地点/日期）与聊天内容解耦，这样你就可以在没有心理负担的情况下让你的团队保持同步。
我很想听听你对这种无摩擦流程的看法。