@PyTorch：在 #PyTorchCon 2026 上，Sara Hooker @sarahookr（@adaption_ai）探讨了扩展更大模型的局限以及向自适应智能的转变

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摘要

在 PyTorchCon 2026 上，Sara Hooker（Coatue/Adaption AI）发表主旨演讲，探讨扩展更大模型的局限以及向自适应智能的转变，涵盖后训练、测试时扩展、自适应计算和硬件协同设计，并展示 AutoScientist 相关案例。

在 #PyTorchCon 2026 上，Sara Hooker @sarahookr（@adaption_ai）探讨了扩展更大模型的局限以及向自适应智能的转变。 Sara 讨论了后训练、测试时扩展、自适应计算和硬件协同设计，作为单纯扩展预训练规模的替代方案。她展示了 AutoScientist 的多个案例，涵盖智能体框架优化、智能体记忆以及数据集构建。 她的主旨演讲探讨了如何让 AI 更易适配和定制，从而让更多人能够构建并拥有前沿 AI。 对 2026 年的预测是什么？"你将构建并拥有前沿 AI"
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缓存时间: 2026/10/21 12:31

在 #PyTorchCon 2026 上，Sara Hooker @sarahookr（@adaption_ai）探讨了扩大模型规模的局限性，以及向自适应智能的转变。

Sara 讨论了后训练、测试时扩展、自适应计算和硬件协同设计，作为单纯扩大预训练规模之外的替代方案。她展示了 AutoScientist 的一系列示例，涵盖智能体框架优化、智能体记忆和数据集创建。

她的主旨演讲探讨了如何让 AI 更易于适配和定制，从而让更多人能够构建并拥有前沿 AI。

2026 年预测？“你将构建并拥有前沿 AI”

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