4小时逼近专家线87.3%，内核优化被Agent直播了

4小时，一个 Agent 在 FORGEKERNEL LIVE 上把 FlashMLA Prefill 内核从零推到 FlashMLA 的 0.873x，也就是专家级性能的 87.3%。截图时间停在 T+03:55:28，离 4 小时还差几分钟。

任务写得很具体：FLASHMLA PREFILL - DEEPSEEK-V4.1 - B200，参数 s_q=4096, h_q 128 / h_kv 1, d 512, topk 640, bf16>fp8。它干的活不是普通业务代码。内核直接跑在 GPU 上，改的是吞吐、延迟和硬件利用率。

截图里几个数字比口号有用：当前版本 VERSION 3，593 μs；候选内核图表最快 0.873x；中央显示 -12.7%，旁边写着仍低于专家线；计算资源 3.9 GPU-h，3 个版本，6 轮里 1 次失败；顶部统计栏挂着 GPU-HOURS、ITERATIONS、KERNEL CODE BY HUMANS。折线图从 T+0 拉到 T+4，纵轴 0.3x 到 1.00x，蓝线是最快版本的速度变化，标注了 -12.7% 的性能下降。

Saman Ahmed 的推文说，AI 实时构建并优化自己的内核很疯狂，从零到专家级性能的 87.3% 只用了 4 小时，并把它概括为从写代码走向改进运行代码的系统。Yuxuan Li 的原帖更克制：“Within only 4 hours, our agent is getting really close to the frontier from scratch.” 中文意思就是，4 小时内，agent 从零开始已经很接近前沿。

回复里 Synthia 只写了“That time”，配了一段“TIME TO COOK”视频。

这条消息真正有信息量的地方在闭环：生成候选内核、跑分、筛选、再迭代。4 小时和 3.9 GPU-h 是成本，不是零成本。离专家线还差 12.7%，在 kernel 优化里通常不好啃，越接近手写库，收益越碎。截图没藏失败轮次，也没把“KERNEL CODE BY HUMANS”拿掉。AI 从写代码走到改系统，方向很清楚；但把 0.873x 当成终局，还早。