Лаборатория SyFI Вашингтонского университета 4 ноября показала VibeSys на AWS Trainium2: ИИ-агенты написали и ускорили программы запуска двух моделей Qwen3.8. По словам исследователей, готовые открытые системы ещё не поддерживали такое сочетание моделей и оборудования.

Для Qwen3.8-27B агенты на Claude Opus 5.5 собрали программу из пустого репозитория, опираясь на эталонную реализацию модели. На одном чипе производительность выросла с 195 до 861 выходного токена в секунду за 37 раундов. Это тест с 64 одновременными запросами, по тысяче входных и выходных токенов. Работа заняла около 53 часов и $230 запросов к ИИ; стоимость оборудования в эту сумму не входит.

Исследователи подготовили среду, документацию и проверки. Каждая версия должна была пройти сравнение ответов с эталоном на 12 запросах; проверка отвергла одну быструю, но ошибочную оптимизацию. Во втором опыте, на 16 чипах, связка с симулятором ServingStudio ускорила запуск Qwen3.8-Flash-Next примерно втрое относительно исходной программы.

Код, поэтапные изменения и журналы опубликованы, хотя сырые массивы измерений и часть исходных журналов исключены. Это авторские испытания на заданных нагрузках, а не доказательство готовности к любым запросам. Результат показывает конкретную роль агентов: создавать недостающую программную поддержку оборудования и улучшать её под контролем проверок.