Ik heb zojuist VibeTensor open-source gemaakt — het eerste deep learning-systeem dat volledig is gegenereerd door een AI-agent, met 0 regels door mensen geschreven code: Het is een werkend DL-systeem met een RCU-stijl dispatcher, een cache-allocator en reverse-mode autograd. De agent heeft ook een Fabric Tensor-systeem uitgevonden — iets dat niet bestaat in huidige frameworks. De Vibe Kernel omvat 13 soorten en 47k LOC van gegenereerde Triton en CuteDSL-kernels met sterke prestaties. VibeTensor is gegenereerd door onze 4e generatie agent. Het toont een "Frankenstein Effect": het systeem is correct, maar sommige kritieke paden zijn inefficiënt ontworpen. Als gevolg hiervan is de prestatie niet te vergelijken met PyTorch. Ik heb sinds de zomer van 2025 geen enkele regel code meer geschreven. Ik begon deze inspanning na de podcast van @karpathy — ik was het niet eens met zijn argumenten, dus Terry Chen en ik begonnen het te gebruiken als een stresstest voor onze agents. Het "Frankenstein Effect" heeft uiteindelijk enkele van de beperkingen van onze agent blootgelegd — maar de richting is duidelijk.