RecodeX 重构消息，加州大学伯克利分校研究团队通过改变AI编码团队的角色分工与协作方式，对GPU内核进行优化。在增加token预算的实验中，47项任务的几何平均性能达到FlashInfer基准的1.21倍；但在同等预算条件下，性能仅为0.75倍。

研究团队在2026年10月27日公开的论文《Evolving Agent Teams》中测试了用于大语言模型推理的MLA paged decode内核，实验使用英伟达H100。FlashInfer是用于大模型推理的GPU内核库，此次作为新内核的对比基准。