简单性可以扩展：PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注，这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks，他们在幕后拥抱了巨大的复杂性，以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计，而不是纠结于技术复杂性。
近日，来自 CMU 的 Catalyst Group 团队发布了一款 PyTorch 算子编译器 Mirage，用户无需编写任何 CUDA 和 Triton 代码就可以自动生成 GPU 内核，并取得更佳的性能。
AI开启模拟宇宙！近日，来自马克斯·普朗克研究所等机构，利用宇宙学和红移依赖性对宇宙结构形成进行了场级仿真，LeCun也在第一时间转发和推荐。
用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。
用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。
最近，PyTorch团队首次公布了开发路线图，由内部技术文档直接修改而来，披露了这个经典开源库下一步的发展方向。
Moshi 具有彻底改变人机通信的潜力。
一夜之间，微软的AI全宇宙已经成型。
AI 生产力的未来会是什么样子？全世界都在等待微软的答案。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
