EdgeKernelBench：面向边缘后端的统一 LLM 内核生成框架
EdgeKernelBench提出统一的中间表示（IR）框架和分层基准测试，用于评估LLM在不同边缘平台生成的内核。研究以TVM作为参考编译器，并在异构边缘后端上进行验证。单次生成中，最佳模型的Correct@1达到64.5%，但Fast@1.0仅为25.5%，表明功能正确并不必然带来性能提升。采用分层IR进行优化的Layered Edge Kernel Agent（LEKA）在代理评估子集上的Fast@1.0达到43.5%，高于直接生成的13.0%和Claude Code的26.1%。两者使用了相同的基础模型和优化预算。
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