本演讲围绕“自进化智能体”这一前沿方向，系统介绍其核心思想、关键技术及在国产硬件算子生成中的实际应用。报告首先从AI落地“最后一公里”问题出发，引出传统大模型在垂域场景中面临的泛化不足与高成本迭代瓶颈，进而介绍自进化智能体的常见技术范式与实践技巧。在此基础上，报告会进一步结合国产GPU算子生成与优化场景，展示自进化智能体在实际任务中的应用。通过真实实验结果，说明该方法如何突破算子开发依赖专家、效率低下等瓶颈，实现高正确率与显著性能提升。最后，报告将讨论这一范式在算力生态、AI for AI及未来智能系统中的潜在价值与发展方向。

演讲提纲：

1. AI 落地的“最后一公里”问题
   • 通用模型与垂域需求的矛盾
   • 自进化智能体的通用架构今年的一些前沿自进化方法介绍
2. 基于记忆的智能体自进化方法
   • 记忆驱动的自进化系统建模
   • MemRL方法分析
   • 技术的深入与扩展
3. 垂域冷启动应用：NPU算子生成
   • 算子优化任务特性
   • 自进化在算子优化任务中的应用方法
   • 应用效果实例
   • 可能的技术扩展方向

实践痛点：

• 技术方向目前尚未收敛，试错风险与成本仍旧偏高
• 有效性与基模性能强相关，强基模成本仍旧高昂

前沿亮点：

• 紧扣当前火热的 RSI 技术风口
• 尽可能去模型迭代过程中的“稳定性-可塑性”

  
听众收益：了解RSI到底是什么，获取些对RSI前沿技术与应用的感知或启发