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English(EN) LiteCoOp: Lightweight Multi-LLM Shared-Tree Reasoning for Model-Serving Compiler Optimizations

LiteCoOp框架赋能LLM协作以实现编译器优化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了LiteCoOp，一个旨在通过使多个大型语言模型（LLMs）协同工作来优化编译器性能的新颖框架。这种方法允许异构LLMs通过优化搜索树本身共享进展，避免了复杂的代理协调需求。通过利用共享的蒙特卡洛树搜索（MCTS）结构，LiteCoOp确保一个模型取得的进展能够告知其他模型的后续决策，从而缩短编译时间和API成本。 AI

影响 这项研究通过使异构LLMs能够协同工作，引入了一种具有成本效益的编译器优化方法，有可能缩短编译时间和API成本。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用多个LLM进行编译器优化的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Annabelle Sujun Tang, Christopher Priebe, Lianhui Qin, Hadi Esmaeilzadeh ·

    LiteCoOp: Lightweight Multi-LLM Shared-Tree Reasoning for Model-Serving Compiler Optimizations

    arXiv:2602.01935v2 Announce Type: replace Abstract: LLM-guided compiler optimization has recently shown promise, but existing approaches rely on a single large LLM throughout search, making them expensive and excluding smaller models. We pose the research question: whether hetero…

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