Meta’s LLM Compiler: Innovating Code Optimization with AI-Powered Compiler Design
对效率和速度的追求在软件开发中仍然至关重要。每个节省的字节和优化的毫秒都可以显著提升用户体验和运营效率。随着人工智能的不断发展，其生成高度优化代码的能力不仅可以提高效率，而且还可以挑战传统的软件开发方法。Meta 的最新成就，Large […]Meta 的 LLM 编译器：使用 AI 驱动的编译器设计创新代码优化首先出现在 Unite.AI 上。
GCC 14.1: легендарный компилятор выходит на новый уровень
从 C++ 扩展到创新的处理器支持，一切都可以加速您的代码。
Chris Lattner: Compilers, LLVM, Swift, TPU, and ML Accelerators
Chris Lattner 是 Google 的高级总监，负责多个项目，包括 CPU、GPU、TensorFlow 的 TPU 加速器、TensorFlow 的 Swift，以及幕后进行的各种机器学习编译器魔法。他是世界上编译器技术的顶级专家之一，这意味着他深刻理解硬件和软件如何结合在一起创建高效代码的复杂性。他创建了 LLVM 编译器基础架构项目和 CLang 编译器。他领导了 Apple 的主要工程工作，包括创建 Swift 编程语言。他还曾在特斯拉短暂担任自动驾驶软件副总裁，当时特斯拉从头开始为自动驾驶仪构建内部软件基础架构。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://le
Methodology behind the 2026 Guardian University Guide
《卫报大学联赛表》的编译器解释了该过程的主要表格和主题tableShow的技术性，以使用卫报大学的指导下载spreadsheetsview the Guidewe使用八个绩效指标，涵盖了学生生命周期的所有阶段，以将联盟桌子组合在一起66个主题。我们将每个主题的每个提供商都视为部门，并要求每个提供商告诉我们他们的哪个学生在每个部门中数量计数。我们的意图是指出每个部门为未来的学生提供积极的全面经验的可能性，并为此进行评估，我们指的是该系的过去学生的表现。我们量化了致力于过去学生的资源和员工联系，我们研究了入学标准以及支持学生继续学习的可能性，然后再查看学生满意的可能性，超出对成功的期望，并在完成课
UICoder: Finetuning Large Language Models to Generate User Interface Code through Automated Feedback
大型语言模型（LLMS）难以始终生成编译并产生视觉相关设计的UI代码。现有的改善发电的方法取决于昂贵的人类反馈或提炼专有模型。在本文中，我们探讨了自动反馈（编译器和多模式模型）的使用来指导LLMS生成高质量的UI代码。我们的方法从现有的LLM开始，并通过使用原始模型自我生成大型合成数据集来迭代地产生改进的模型，并应用自动化工具来积极过滤，得分和删除…
Инженер-самоучка создал процессор в Google Таблицах
该项目使用 EEPROM 和用 Google Apps 脚本编写的编译器。
Introducing Nimfilt: A reverse-engineering tool for Nim-compiled binaries
Nimfilt 既可用作 IDA 插件，也可用作 Python 脚本，通过分解包和函数名称以及将结构应用于字符串，帮助对使用 Nim 编程语言编译器编译的二进制文件进行逆向工程
torch: Just-in-time compilation (JIT) for R-less model deployment
使用 torch 即时 (JIT) 编译器，可以使用另一种语言查询用 R 训练的模型，前提是该语言可以使用低级 libtorch 库。这篇文章展示了如何做到这一点。此外，我们试图理清围绕该主题的一些术语混乱。
