2025年9月，Gimlet Labs研究发现，AI可自动生成苹果设备的Metal内核，并显著提升PyTorch推理速度。实验显示，AI生成内核在215个PyTorch模块上实现平均1.87倍加速，部分工作负载甚至快数百倍。研究人员使用Mac Studio（Apple M4 Max芯片）和PyTorch eager模式作为基准，测试了Anthropic、DeepSeek和OpenAI等模型。AI生成内核正确性随尝试次数增加而提高，第5次尝试时可达94%。智能体群体策略进一步优化性能，平均加速31%，特定层级达42%。研究强调其目标是验证AI生成内核的可行性，而非追求极限性能，展现自动化内核工程的潜力。