AI驱动的编译优化研究
a. 机器学习辅助优化：利用强化学习（RL）或深度学习（DL）优化编译策略（如循环展开、内联决策、指令调度），替代传统算法
b. 自动调优框架：开发AI模型自动生成和选择优化参数（如-O3中的具体优化选项组合），提升跨平台性能
c. 代码生成预测：通过AI预测热点代码并针对性优化，例如减少分支预测错误或缓存未命中
跨语言优化研究
a. 多语言互操作：优化Rust/C++/C等语言混合项目的ABI兼容性
b. 多种后端改进：例如提升WASM代码的启动速度和体积压缩
特定芯片能源效率优化研究
a. 功耗感知优化：根据硬件功耗模型调整指令调度（如优先使用低功耗ALU）
b. 特定芯片优化：针对ARM架构的自动向量化（如NEON/SVE指令生成）