斯坦福新研究：用强化学习提升LLM汇编能力，性能超过了gcc -O3。 他们用了一种叫PPO（Proximal Policy Optimization）的强化学习方法，让模型像游戏一样“闯关”，每次输出一个新版本的汇编代码，如果跑得更快、测试不报错，就能拿到“奖励”，从而不断提升奖励分数。 整个过程可以理解为三步走： 1、准备数据：整理了一个超大的训练集，包含8072个真实世界的C程序、它们的gcc -O3汇编版本，以及一套专门的测试用例。 2、模型选型：用Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型作为基模型。 3、强化训练：让模型在生成汇编代码时不断试错，又对又快才得分，逐步学会哪些修改才是真的“性能提升”。 训练结果非常硬核： - 测试通过率从原始的61%提升到96% - 平均加速比达到 1.47×，明显超过 gcc -O3 - 模型能主动做出类似“用popcnt指令替代循环”这样的语义级优化，而不是简单套模板 值得注意的是，这套机制强调的是“优化”而不是“生成”： - 研究发现，完全让模型从头写汇编，LLM表现一般 - 但只要给它一个gcc的输出作参考，它就能在此基础上进一步提速，类似人类“看着编译器输出再调一调”的做法 总结来看，这项研究的亮点在于： - 用强化学习提升LLM汇编能力，不再只追求语言理解，而是走向实用层面的系统性能优化 - 它不是替代编译器，而是在编译器之后再进一步提升，是一种新的优化“后处理”思路 - 长远看，大模型未来可能成为编译器工具链中的一环，接手人类最难调的代码瓶颈 未来搞极限性能优化时，也许不需要硬核工程师手改汇编了，直接把任务甩给一个强化学习过的LLM，它就能把gcc编出来的程序优化得飞起。 感兴趣的小伙伴可以查看论文：
