谷歌DuoDiscover：聚焦評估令代碼提速兩倍

評估成本瓶頸

當編程智能體持續產出大量候選方案，即使搜尋能力再強，回饋成本也會卡住整個搜索進程。代碼優化的一次完整評估約需85分鐘，而CPU微架構設計的評估時長更高達28小時。

聚焦式評估

新策略只針對真正影響性能的關鍵代碼片段進行測量：若改動涉及GPU核心中的矩陣乘法，就先單獨量度該部分，而非每次運行整個工作負載；若優化推理服務的調度器，則構建簡化負載模型快速比較策略優劣。

兩大難點

方法仍面對兩個核心問題：一是系統必須自動找出真正值得優化的代碼區域；二是局部測試或簡化模型必須能正確判斷候選方案的相對優劣，否則聚焦結果反而會誤導後續搜索方向。

成效與應用

該方法適用於代碼優化與晶片設計等多種場景。公布的結果顯示，人工智能優化代碼的加速比達人類專家的兩倍，顯示聚焦式評估有望大幅提升自動化優化的整體效率。