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收录理由

机器学习如今已是编译器研究中的常规手段，相关成果散落在编程语言、系统、机器学习等多个领域的会议与期刊里。这份清单把值得读的论文、可用的数据集和工具集中到一起，并按主题做了划分，比如迭代编译、代价与性能模型、并行映射、内存与缓存分析、程序表示等。这样的结构对刚进入该方向的研究生和想快速了解全貌的学者都很友好，能省去不少检索时间。软件和基准测试部分也为正在搭建自动调优或优化工具的工程师提供了具体的入手点。项目维护活跃，还收录了近期关于大语言模型与编译器结合的工作，因此它不是一份静态的参考文献，而是跟着领域进展在持续更新。