Codexでカーネルを232倍高速化：自動リサーチでQR分解コンテストに挑む

Auto-research with codex: How I achieved a 232x Faster Kernel

GPU ModeとCore Automationが主催した自動リサーチコンテストで、著者はCodexを活用してバッチ正方行列のQR分解（Householder法）を実装し、ベースライン比232倍の高速化を達成して183人中12位に入賞。本記事では、ブロック化HouseholderアルゴリズムとWY更新を採用したアプローチ、反復的なプロンプトとフィードバックループによる最適化の過程、局所最適解を脱するためのアイデア多様性の導入など、自動リサーチの実践的な知見を詳述する。