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Die Optimierung von CUDA-Kernels bleibt ein komplexes und arbeitsintensives Unterfangen, das tiefgreifendes Wissen über Hardware‑Software‑Co‑Design erfordert. Trotz der jüngsten Fortschritte von großen Sprachmodellen (LLMs) in Kombination mit evolutionären Algorithmen stoßen bestehende Ansätze häufig an ihre Grenzen, weil die Agentenarchitektur und die Repräsentation der Evolution nicht optimal aufeinander abgestimmt sind.

In dem Artikel „Roboterprogrammierung mit Python: Q‑Learning, Actor‑Critic & Algorithmen“ wird gezeigt, wie man eine maßgeschneiderte 3D‑Umgebung für einen Reinforcement‑Learning‑Roboter erstellt. Durch die Kombination von Python‑Bibliotheken und 3D‑Simulationstools können Entwickler ihre Lernalgorithmen in einer realitätsnahen Umgebung testen und optimieren.

In der Welt der Hardwareentwicklung haben große Sprachmodelle (LLMs) bereits gezeigt, dass sie Verilog-Code automatisch generieren können. Diese Automatisierung ist entscheidend, um den arbeitsintensiven und fehleranfälligen Designprozess zu vereinfachen. Doch bisher erfordern die meisten Ansätze noch menschliche Eingriffe und das Feintuning mit speziell kuratierten Datensätzen, was die Skalierbarkeit in automatisierten Workflows einschränkt.