🛡️ 负责任地构建AI。

#PyTorchCon北美峰会的负责任AI专题涵盖治理、隐私、安全、合规以及使用#PyTorch进行伦理AI开发。

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探索专题论坛 | PyTorch北美峰会

来源：https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/explore-the-tracks/

专题概览

在2026年PyTorch北美峰会中，各专题论坛围绕PyTorch生态最活跃的领域设计，帮助参会者聚焦与自身兴趣和专长最相关的议程。从基础概念、核心框架开发到模型训练、推理部署、应用实践、内核工程与负责任AI，每个专题都突出展示了PyTorch构建、扩展、部署及现实世界应用的特定方面。

点击专题了解详情！

应用实践

探索团队如何运用PyTorch构建创新模型、生产应用、业务流程及覆盖AI全栈的开源项目。

参会对象？

实践工程师、产品思维开发者、研究团队、技术负责人，以及致力于将PyTorch成果转化为可用产品或服务的开发者。

您将学到？

真实场景的实现模式、应用型模型设计、项目实践经验，以及PyTorch生态工具如何支持实际AI用例。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=applications)

核心PyTorch

深入了解PyTorch框架本身，包括新特性、框架演进、开发者工作流及项目发展方向。

参会对象？

PyTorch用户、框架贡献者、库维护者、教育工作者，以及希望了解核心项目动态的开发者。

您将学到？

框架更新、内部机制、API设计、贡献路径，以及在日常开发中更高效运用PyTorch的技术。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=core-pytorch)

推理部署

了解PyTorch生态如何支持高效模型服务、运行时性能优化、生产级大规模推理部署。

参会对象？

推理工程师、平台团队、应用AI开发者、系统工程师，以及需要在延迟敏感或成本敏感环境中部署模型的团队。

您将学到？

服务架构设计、性能调优技巧、推理库应用、部署方案权衡，以及让PyTorch模型运行更快、更易维护的实践方法。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=inference)

入门引导

学习PyTorch库、PyTorch生态或AI技术栈中您尚不熟悉的领域。

参会对象？

所有参会者，从学生、首次参会者到希望拓展新领域的资深AI工程师。

您将学到？

基础概念解析、常见工作流程、项目全景介绍，以及用PyTorch生态开启构建之旅的入门路径。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=introduction)

内核工程

深入探索编译器优化、自定义内核、领域专用语言及高性能PyTorch背后的底层系统工程。

参会对象？

系统工程师、编译器开发者、性能优化专家、硬件协同团队，以及致力于优化模型执行的资深PyTorch开发者。

您将学到？

编译器与内核开发方法、性能调试技巧、加速器适配优化，以及让PyTorch更贴近硬件层的扩展技术。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=kernel-engineering)

负责任AI

探讨如何构建更可信的AI系统，涵盖PyTorch生态中的伦理规范、治理体系、安全防护、沙箱隔离及隐私保护。

参会对象？

机器学习实践者、安全与隐私工程师、研究人员、治理负责人、平台团队，以及对负责任部署AI负有决策责任的管理者。

您将学到？

风险感知开发实践、治理框架设计、隐私安全考量，以及构建更安全PyTorch驱动系统的落地方法。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=responsible-ai)

模型训练

深入探索帮助团队使用PyTorch高效训练模型的工具、技术与库生态。

参会对象？

机器学习工程师、研究人员、数据科学家、基础设施团队，以及所有负责模型开发与实验迭代的参与者。

您将学到？

训练工作流设计、优化策略、扩展技术、库功能更新，以及提升训练效率与可靠性的实践指南。

探索专题议程 (https://events.linuxfoundation.org/pytorch-conference-north-america/program/schedule/?topic=training)