Kernels CUDA personalizados para todos gracias a Codex y Claude

Hugging Face ha creado una habilidad para agentes de codificación que enseña a modelos como Claude y Codex a escribir kernels CUDA de producción optimizados para GPUs específicas. Los agentes generaron kernels funcionales para pipelines de diffusers como LTX-Video y modelos de transformers como Qwen3-8B, incluyendo bindings PyTorch y scripts de benchmark. Los benchmarks muestran aceleraciones promedio de 1.88x en RMSNorm para LTX-Video y 1.94x para Qwen3-8B, con mejoras end-to-end del 6% en generación de vídeo. La skill proporciona guías detalladas para arquitecturas H100, A100 y T4, patrones de integración y publicación en el Kernel Hub. Esto facilita el desarrollo y distribución de kernels sin compilación local.