一篇新论文探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行高性能代码优化，这项任务传统上需要深厚的硬件知识和复杂的框架。研究调查了自动化优化中使用的标准抽象是否能使LLM引导的过程受益。研究结果表明，当给定特定的优化目标时，LLMs在生成C代码方面可以比现有框架获得更好的性能和有效性，这表明在可验证的LLM引导代码优化方面存在新方法的潜力。 AI
影响 表明LLMs在代码优化方面可以超越传统框架，可能加速软件开发。
排序理由 关于LLM在代码优化中应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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