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近期，一项名为SparseRL的新框架被提出，首次将深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）系统性地应用于稀疏CUDA代码的自动生成任务。该框架依托AI对稀疏矩阵结构特性的动态建模与策略优化，能够自动推导出高性能、低资源开销的GPU加速实现。SparseRL突破了传统手工调优与规则驱动代码生成的局限，在保持计算精度的同时显著提升稀疏张量运算效率，为科学计算、AI编译器及高性能计算领域提供了可扩展的智能化编程新范式。