利用 Codex 進行自動化研究：我是如何將核心效能提升 232 倍的

開發者分享如何使用 Codex 自動研究並達到 232 倍加速核心（Kernel）的真實心得。

• 作者分享了如何透過 自動化研究 (Auto-research) 與 Codex 協作，大幅優化計算核心的執行效率。 • 透過不斷地讓 AI 提出假設、編寫程式碼並進行基準測試，成功實現了高達 232x 的速度提升。 • 實驗證明了 LLM 在複雜系統優化與效能調校領域中的巨大潛力。

「透過將實驗流程標準化並交由 AI 迴圈執行，我們能突破人工優化的極限。」 • 這種結合自動化與 AI 的工作流程，為未來的科學研究與軟體開發開闢了全新路徑。