Kernels personalizados para todos desde 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 como H100. Los agentes generaron kernels funcionales para pipelines de diffusers (LTX-Video) y modelos de transformers (Qwen3-8B), incluyendo bindings PyTorch y benchmarks. Estos kernels muestran aceleraciones de hasta 2x en benchmarks aislados de RMSNorm y mejoras en rendimiento end-to-end. La habilidad se integra con el Kernel Hub para facilitar la distribución sin compilación. Esto democratiza el desarrollo de kernels personalizados en IA abierta.