更新日志：版本与来源口径

本页记录站点的版本变化与内容口径。v1 的目标是跑通“从零读到动手”的闭环，因此优先保证主线完整、事实可核、练习可做，而不是覆盖所有项目。

v1.6：新增 ForgeKernel 工程解剖（2026-10-31）

本版新增一篇配套深读「ForgeKernel 工程解剖：一次 run 里的分层、合同与防线」，站点从 10 篇正文变为 10 章 + 1 篇工程解剖，术语从 107 条增加到 113 条，练习从 13 道增加到 14 道（E1–E14），SVG 图示从 7 张增加到 9 张。主要变更：

新增深读 ForgeKernel 工程解剖：以 2026-10-31 克隆的 ForgeKernel main（HEAD 5030503，版本 0.1.0）为样本，从代码层拆开三层世界（problem / run / operator tree）、七段生命周期（new → judge → card → calibrate → distill → loop → finish）、模块分层（driver 确定性控制流与 loop/cli.py 副作用边界）、六类合同（任务、里程碑、judge、计时、交付与访问）、内层 relaxed revert 与预绿构建期、外层补丁事务与 reopen closure、测量完整性（同作业镜像配对、三 workload、window.toml、timing audit、精度门、正确性监控）、访问边界（密封、deny、agent policy、harness guard、blackbox guard）以及支撑层（meta、skills、hw_kb、测试）。
新增图示：ForgeKernel 工程分层与数据流图（problem → orchestration → loop → run/tree → support，标出确定性核心与副作用边界）；一次 run 的七段生命周期图（每段产物与失败路径，底部为 self_evolve 回路）。
新增练习 E14「给一次 run 写工程解剖报告」：90 分钟、无需 GPU，要求画三层地图、追七段生命周期、拆 IterationRecord、审一条护栏、为新规则选层、写 fake backend 测试计划，并给出「只保留五个模块」的最小清单。
导航与交叉引用：侧边栏、学习路线与第 8 章正文加入工程解剖入口；第 8 章延伸阅读补配套链接；练习册新增 E14 与无 GPU 替代表；首页统计更新为 11 篇系统内容、113 条术语与 14 道练习。
术语表：补算子树、运行快照、合同、宽松回滚、补丁事务与计时窗口六条，均指向工程解剖；术语从 107 条增加到 113 条。
资料库：新增代码目录、card 契约、黑盒模式、正确性监控与 driver 测试五条一手链接，核对日期均为 2026-10-31。
事实口径：规模数字是当天快照——src/forgekernel/ 约 38,013 行、tests/ 80 个文件 / 1,850 个测试函数、meta/ 19 份提示词、skills/ 7 个、hw_kb/ 192 条。仓库处于 0.1.x 早期版本，模块名、行数与默认值都会变化；文中的代码结论以公开仓库为准。

v1.5：新增第 8 章 ForgeKernel（2026-10-31）

本版新增第 8 章「ForgeKernel：让参考实现自己变成基线」。正文从 9 篇增加到 10 篇，术语从 94 条增加到 107 条，练习从 12 道增加到 13 道（E1–E13），SVG 图示从 6 张增加到 7 张。主要变更：

新增正文 ForgeKernel：让参考实现自己变成基线：以 OpenBMB/ForgeKernel 为样本，拆开 reference 的四种模式（source / blackbox / generate / leaderboard）、teacher 与 student 两层循环的同构关系、架构先定的 M0 与 gate 冻结、三个产物（milestone / hw_kb / meta-milestone）之间的泄漏边界 L0 与算子无关性 L1、自演化脚本的停止条件，以及 judge 的独立产出、容差取「参考最大误差的两倍 + dtype 下限」与结束前的正确性监控。
新增图示：ForgeKernel 两层循环与自演化回路图（任务与参考实现 → 外层 teacher → 内层 student → 三个产物 → 门禁与停止条件，顶部虚线为「被接受的 kernel 成为下一轮 reference」的回路）。
新增一条主线结论：JustGoal 论文（arXiv:2610.36434）给出的 goal-only 基线与同模型对照，把全书结论补成两句——「Agent 越强，Evaluator 越重要」之外还有「Agent 越强，Harness 越需要证明自己」。
章节重排：ForgeKernel 插在 BBuf skills 与 Skills 之间，作为第五个案例章节；Skills 与自建 harness 顺延为第 9、10 章。导读的「四个代表项目」表与路线表、TIRx 与 BBuf 章的上下章衔接语、第 10 章的收束对照表、练习编号（E13）同步更新；并修正了 v1.4 之后 TIRx 章「下一章」仍指向 Skills、跳过 BBuf 的旧衔接。
附录更新：术语表补里程碑、元里程碑、架构先定、参考实现、黑盒模式、硬件知识库、泄漏边界 L0、算子无关性 L1、操作等价性、自演化、噪声地板与 JustGoal 等 13 条；资料库补 ForgeKernel 仓库、kernels 目录、设计文档、知识库说明、SOL-ExecBench、CANN-Bench 榜单、ForgeKernel 论文与 JustGoal 论文八条，核对日期更新为 2026-10-31。
事实口径：仓库处于 0.1.x 早期版本，论文仍在 OpenReview 评审中（标为 ICLR 2027 under review）；公开结果的对照物分层（对专家库、对其他 kernel 生成系统、对自家上一代）逐条标注；平台期只说明落在噪声地板，不等于最优性证明。

v1.4：新增第 7 章 BBuf skills（2026-10-30）

本版新增第 7 章「BBuf skills：把 Infra 经验喂给 Agent」。正文从 8 篇增加到 9 篇，术语从 90 条增加到 94 条，练习从 11 道增加到 12 道（E1–E12），SVG 图示从 5 张增加到 6 张。主要变更：

新增正文 BBuf skills：把 Infra 经验喂给 Agent：以 BBuf 的 AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS 为样本，逐层拆开 11 个 skill 的三段结构（SKILL.md、references/、scripts/）、五类必须显式写出来的上下文、118 份模型 PR 历史档案的组织与检索（scripts/query.py、diff-card 审计、审计日期规则），并与 KernelWiki、ncu-report 横向对照，说明三种 skill 各自回答什么问题。
新增图示：BBuf AI Infra skills 结构图（经验来源 → skill 三段结构 → 检索入口 → 输出与归档回路）。
章节重排：BBuf 插在 TIRx 与 Skills 之间，作为第四个案例章节；Skills 与自建 harness 顺延为第 8、9 章。导读的「四个代表项目」表与路线表、第 6 章的上下章衔接语、练习编号（E7 起顺延）同步更新。
去重：Skills 章原有的 BBuf 小节压缩为「目录长什么样」与「五类上下文」两块要点，完整拆解移到新章，避免同一份清单维护两遍。
附录更新：术语表补 AI Infra Skills、审计日期、服务框架、Day-0 支持四条，并把 PR 档案指向新章；资料库补 PR 历史档案目录条目，BBuf 相关条目的核对日期更新为 2026-10-30；练习册新增 E7「用 PR 档案给一个 fusion 定成立条件」，免 GPU。
事实口径：仓库 skill 目录、PR 档案结构与检索脚本参数核对于 2026-10-30；仓库根目录未见 LICENSE 文件，许可口径以官方为准。

v1.3：TIRx 章事实校订（2026-10-30）

本版不新增章节，只校订第 6 章的事实口径并补齐来源：术语 88 → 90 条，图示仍为 5 张，练习仍为 11 道。主要修订：

KCoral 的定位：此前把「基准服务」与「kcoral 远程执行」写成两件工具。实际上 KCoral 本身持有 GPU、集中调度并返回测量结果与产物，基准服务与远程执行是同一件事的正反面；正文与图示已合并。
补齐负载契约的字段：仓库里的契约是 evolution/tasks/<name>.yaml，含 sota_baseline.name、spec、bench_timeout_s、banned_paths 等字段，并在运行时渲染进 PROMPT.md；正文据此说明「baseline 由契约写死」「禁止事项可机械判定」。
补入编译期分析的实例：博客记录同步分析抓出一个能通过 benchmark 的潜伏 mbarrier 生成 bug，正文用它支撑「编译期分析能抓到 benchmark 测不出来的问题」。
补全公开结果与口径：MLC 博客的几何平均加速比共七项（区间 1.33×–6.84×），基线是各自优化过的参考实现，比较的是 GPU kernel 时间而非端到端延迟，硬件为 NVIDIA Blackwell（仓库契约写 B200 / sm_100）。
补充版本与许可：harness 处于 0.1.x 早期版本，博客自陈基准结果可能在几天尺度上变化；TIRx 随 Apache TVM（Apache-2.0），tirx-kernels 标注 Apache-2.0，harness 仓库根目录无 LICENSE 文件、许可以官方为准。
新增与 Humanize 的关系：MLC 公开的运行使用 Humanize 2 的 flame chase 流程，harness 文档把 Claude Code、Codex 与 Humanize 列为三种 agent 前端，说明工具层与编排层是可叠加的。

v1.2：新增 TIRx 案例章（2026-10-30）

本版新增第 6 章「TIRx：编译器作为工具层」。正文从 7 篇增加到 8 篇，术语从 82 条增加到 88 条，练习从 10 道增加到 11 道（E1–E11），SVG 图示从 4 张增加到 5 张。主要变更：

新增正文 TIRx：编译器作为工具层：讲清 TIRx 编译器栈与 TIRx Harness 的区别，逐个拆解负载契约、TIRx-lite、编译期分析、知识库、基准服务与 kcoral 远程执行，交代两组公开加速比的来源与不可并列的理由，并给出一份「工具层清单」自查表与一道 L2 练习。
新增图示：TIRx Harness 分层图（负载契约 → Agent 工作流 → 工具层 → 远程执行，含写回知识库的反馈回路）。
章节重排：TIRx 插在 Humanize 与 Skills 之间，Skills 与自建 harness 顺延为第 7、8 章；导读的「四个代表项目」表与路线表、第 5 与第 7 章的上下章衔接语、练习编号（E6 起顺延）同步更新。
附录更新：术语表补 TIRx-lite、负载契约、编译期分析、远程执行、基准服务、演进记录六条，并把 TIRx 与编译器栈两条旧条目的章节链接指向新章；资料库补 TIRx 编译器栈文档、tirx-kernels、配套书与课程、kcoral 五个条目。
数字口径不变：TIRx 的 2.94×/6.84×/2.59× 仍标注为 MLC 自己的实验组，与 KDA 官方博客的 2.96×/2.94×/2.85× 不可并列比较。

v1.1：内容补全与事实校订（2026-10-30）

本版不新增章节，也不改变统计口径：仍是 7 篇正文（导读 + 6 章）、82 条术语、10 道练习（E1–E10）与 4 张 SVG 图示。主要修订：

术语表：修正 HOA 全称为 Humanize Olympiad Agents，补全计划合同的四要素、写/判分离的表述，并校订 FlashInfer Trace、CAKE IR、Gated DeltaNet 与 K-Search 的解释。
练习册：澄清 KDA 博客中“五类作弊”的计数口径（第一类“输入分布过拟合”包含硬编码 L2 常数与置零初始状态两个具体手法），并按 E1–E10 顺序重排无 GPU 替代表。
资料库：新增 FlashInfer Trace schema 文档条目（核对于 2026-10-30）；把 HOA、Loom 归入官方项目，MLSys 2026 竞赛页归入会议与社区入口；HOA 名称同步修正。
Skills 章：补充 Humanize 消融中 KernelWiki 与 profiling skill 的证据、KernelWiki 的检索入口与证据边界、BBuf skill 的最新说明，并新增“常见误区”与延伸阅读的一句话说明。
自建 harness 章：新增“回到主线”收束段，把七篇正文压成一张问题—产物对照表，并给出三条后续路线；延伸阅读补齐说明。

v1.0：初始发布（2026-10-29）

首个公开版本，包含 1 章导读、6 章正文与 4 个附录页面。

部分	本版内容
导读	领域全景、四个代表项目、学习路线、环境准备与无 GPU 路径
正文	Agent 与 harness、GPU kernel 与性能、KDA、Humanize、Skills、自建 harness，共 6 章
术语表	82 条术语，按 Agent 与流程、GPU 与性能、项目与生态、评测与运维分组
练习册	10 道题（E1–E10）的总览：E1–E7 对应七篇正文的章节练习，E8、E9 为本页两道 L4 综合题（双 CLI builder/reviewer 循环、Flame Chase 最小复现），E10 为免 GPU 的 L2 阅读分析题；E7、E8、E9 共 3 道 L4
资料库	官方项目、论文与解读、工具链、社区博客四类链接，逐条标注核对日期
图示	4 张 SVG 图示：Agent 循环、KDA 流程、Humanize 写/判分离、Flame Chase 交替流程，均适配深浅色

本版重点覆盖：

KDA 的任务定义、Coder 与 Verifier 分工、KernelWiki 与 ncu-report 两个 skill，以及 MLSys 竞赛背景；
KDA v0.5 的三项加速比（1.688×、1.408×、1.173×）及其比较范围与复现条件；
KDA 官方博客中的五种 reward hacking 手法与六道 acceptance gate，以及「先窄后宽」的 1.85× 对 1.01× 消融；
Humanize 的自评陷阱、判断工程、写/判分离、跨厂商 reviewer、计划合同、RLCR、72 道机械检查、结束方式与消融数据（3.71×、6.14×、8.58×）；
Humanize 2 的 flow 模型、多 CLI 组合、时间/token/美元预算、Flame Chase 的会话隔离与工作目录共享；
TIRx Harness 的公开结果（forward 2.94×、backward 6.84×、MSA prefill 2.59×）及其与 KDA 官方数字不可并列的说明；
BBuf 的 AI Infra skills：prefill/decode 视角、kernel 与 Python 行映射、fusion 的 dtype/shape 前提、上游 PR 检索与 118 份 PR 档案；
自建 harness 的组件、最小流程、成本与沙箱、reward hacking 防线、版本跟踪与结课项目。

来源口径

本站不是任何项目的官方文档。写作时遵循以下口径：

以公开的官方仓库、官方文档与论文为第一优先；中文解读只用于建立直觉，关键数字回到一手来源。
数字尽量同时给出任务、硬件或预算条件、来源与时间；无法确认的细节标注“以官方为准”，不做推测性补全。
区分事实与观点。论文报告的最好结果、社区经验与本站的教学建议，在文中分别表述。
涉及快速演进的项目（尤其是 Humanize 2、KDA 新版本、ForgeKernel 与竞赛结果）时，写明核对日期，提醒读者可能已经变化。
外部链接集中在资料库，逐条标注核对日期（历史条目为 2026-10-29，v1.1 与 v1.4 新增条目为 2026-10-30，v1.5 新增条目为 2026-10-31）；链接失效或内容变更时，以官方页面为准。

已知限制

Humanize 2 仍在演进，flow 名称、CLI 支持范围与预算接口可能变化；本站描述以 2026-10-29 的公开材料为基线。
KDA 的团队隶属、版本号与竞赛成绩在不同材料中的表述不完全一致；本站采用谨慎措辞，具体以官方仓库与主页为准。
KDA 官方博客中的 reward hacking 复盘与六道 acceptance gate 属一手材料，但本文只做转述；具体 gate 实现与参数以官方仓库为准。
TIRx 的公开结果来自 MLC 自己的博客与 harness，与 KDA 官方博客的 baseline、硬件与测量口径不同，本站并列展示时明确标注不可直接比较。
TIRx Harness 的部件清单依据其官方仓库 README 与 MLC 博客（核对于 2026-10-30）；负载契约的具体字段、workload 的注册方式与 harness 的版本成熟度以官方文档为准。harness 仓库根目录未见 LICENSE 文件，许可口径以官方为准。
BBuf 仓库的 skill 条目、目录结构与 scripts/query.py 参数会变化；本章描述以 2026-10-30 的公开内容为基线。该仓库根目录未见 LICENSE 文件，许可口径以官方为准；PR 档案中的结论带审计日期，引用前需回到当前分支复核。
ForgeKernel 处于 0.1.x 早期版本，其论文仍在 OpenReview 评审中（标为 ICLR 2027 under review）；本章描述以 2026-10-31 的仓库公开内容为基线，命令、模型、成绩与目录都可能变化。ForgeKernel 采用 Apache-2.0；其 leaderboard 评测器改写了 FlashInfer-Bench 与 SOL-ExecBench 的代码（两者同为 Apache-2.0）。
ForgeKernel 的公开结果对照物分层：对专家库多数是几个百分点的领先，个别几十个百分点来自对其他 kernel 生成系统的比较；本章已逐行标注，但引用时仍需连同对照物与出处一起写。
ForgeKernel 工程解剖中的行数、文件数、测试数与模块名是 2026-10-31 的快照（HEAD 5030503，版本 0.1.0）；仓库处于早期阶段，这些数字与目录结构会随上游变化，阅读代码时以仓库当前状态为准。
部分应用结果（如 MLSys 赛道名次、HOA 满分）来自论文或中文解读，未逐项复现实验。
练习中的 CLI 命令只给结构，不给死参数；不同版本的非交互接口可能不同，使用前请读官方文档。
本站不提供 GPU 环境，性能数字不可直接与自己的硬件结果比较；练习以流程正确与证据完整为优先。

免责声明

本站为个人学习整理的非官方教材，与 NVIDIA、MIT、Humanize、BBuf、MLC 等团队无隶属关系。文中提到的项目、论文、商标与链接归各自所有者；引用内容以原文为准。Kernel Agent 领域迭代很快，任何结论都可能随版本失效，读者在用于研究、工程或竞赛前应自行验证。本站不对因使用本站内容造成的直接或间接损失负责。

反馈与下一版

发现事实错误、失效链接或无法复现的练习，欢迎通过站点仓库提交 issue，并附上来源与核对日期。下一版计划跟进上游版本变化、补充无 GPU 的完整替代案例，并为 ncu 分析增加可公开复用的教学数据。

本页最后更新：2026-10-31。完整来源链接见资料库。