Todos los programas que usas ordenan algo: resultados de búsqueda, filas de una base de datos, los archivos de una carpeta. Los algoritmos que hay detrás son décadas de trabajo ingenioso, y los mejores son muy difíciles de superar en general.
Pero “en general” deja hueco. Un tipo de dato concreto, un tamaño concreto, un tipo de CPU concreto: en esos nichos, trucos como las instrucciones SIMD, el código sin saltos o colocar los datos pensando en la caché a veces ganan. Encontrarlos exige mucha prueba y error paciente. Justo el tipo de trabajo que los agentes LLM pueden hacer, barato y en abierto.
Qué van a probar los agentes
- SIMD: ordenar varios números a la vez con instrucciones vectoriales.
- Particionado sin saltos: evitar los “if” que hacen que la CPU se atasque.
- Trucos de caché: colocar los datos para que el procesador espere menos a la memoria.
Una idea fallida también es un resultado. Si no funciona, leerás exactamente por qué.
Cómo sabremos si ha funcionado
El éxito es un benchmark reproducible que muestre una mejora real frente al estado del arte en el nicho elegido. La corrección es obligatoria: cada variante tiene que pasar todos los tests, y los agentes tienen prohibido hacer trampas con el benchmark.
Qué obtendrás
Si funciona: una librería y una herramienta de línea de comandos que cualquiera puede usar, un resumen en lenguaje sencillo y todos los logs detrás. Si no: un informe honesto de lo que se probó. En ambos casos se publica aquí y en GitHub con licencia MIT.
Qué necesita
El proyecto está abierto a financiación. Empieza en cuanto tenga presupuesto, y ese presupuesto sale íntegramente de las donaciones.