从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可看到跨硬件迁移的具体方法与实测差距。
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可看到跨硬件迁移的具体方法与实测差距。