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来自 Hugging Face 的 Suvaditya Mukherjee 将在 2026 年 10 月 20-21 日于圣何塞举行的 PyTorch Conference North America 上，分享如何利用 PyTorch Profiler 定位性能瓶颈并优化模型执行的实践方法。
在首届 PyTorch Conference China 上，PyTorch Foundation 执行董事 Mark Collier 认为，开源能够通过加快硬件、模型和推理之间的信息流动来加速前沿 AI 的发展。他援引了 Shopify 每日基于 PyTorch 和 vLLM 在生产环境中迭代智能体的实践作为例证，并宣布 Alibaba Cloud（阿里云）、Ant Group（蚂蚁集团）和 Cambricon（寒武纪）成为基金会的新成员。
来自 IBM 和 Red Hat 的贡献者联合发表了一篇 PyTorch 社区博客，介绍了他们如何基于 PyTorch 的跨仓库 CI 中继（CRCR）构建 Torch Spyre，通过智能体测试选择流水线和声明式 YAML 测试复用框架，实现树外加速器后端的 L2 集成。
PyTorch Conference China 2026的所有会议现在都可以在YouTube上观看，涵盖模型、框架和AI中开源的技术讨论。即将举行的PyTorch Conference North America定于10月在San Jose举行。
本文宣布了 PyTorch 大使计划以及在 PyTorchCon North America 2026 上的演讲，解释了大使如何推动 PyTorch 采用，并提供了会议注册详情。
DanLing NestedTensor 提出了一种用于可组合多变张量的 PyTorch 张量抽象，减少了可变大小深度学习输入中的填充浪费，并在 A100 GPU 上实现了显著加速（例如 2.74×–3.39×）和内存效率提升。
该文章推广了2026年10月19日的PyTorch Associate培训课程，提供PyTorch的实践经验，为PTCA认证考试做准备，由NVIDIA AI的Faradawn Yang指导。
文章宣布了2026年PyTorch北美会议，重点介绍了一个使用PyTorch和ExecuTorch在边缘设备上部署硬件感知AI智能体系统的会议环节，并提供注册信息。
PyTorch 大会北美峰会是一项汇聚实践者的活动，旨在分享关于开源人工智能与现实应用的见解，包含会议、社交与研讨会环节，将于10月20日至21日在圣何塞举行。
MEM v3 是一个用于PyTorch的内存管理工具，它动态调整批次大小和梯度累积，以防止训练和微调过程中的CUDA内存溢出崩溃，具有抗混乱性、防崩溃检查点和实时遥测功能。
Tauon 是一种新型优化器，使用多项式和正交化技术，在小型 GPT-Mini 模型的初始基准测试中超越 Muon 和 AdamW，显示出更低的损失和更快的步长时间。
本文介绍了 Sebastian Raschka 在 YouTube 上发布的视频集，探讨 AI 推理技术，特别是对数概率评分和自我优化方法，以改善模型性能，无需重新训练。
PyTorch基金会将在PyTorch Conference North America 2026上举办Introduction Track和PyTorch Associate Training，以帮助开发者、研究人员和工程师提升深度学习和AI的技术技能。
ExecuTorch黑客松是一个为期两天的活动，在旧金山举行，开发者们组建团队使用ExecuTorch框架在边缘硬件上构建和部署PyTorch模型，设有计算、移动+XR和物联网赛道，由Meta、Qualcomm等赞助。
本文探讨了Dynamic Abliteration，这是一种非破坏性方法，通过PyTorch前向钩子使用多层engram引导，在运行时抑制类似Qwen3-4B的开放权重大语言模型的拒绝行为，而不永久改变模型权重。
PyTorch 基金会邀请学术开源项目提交申请，参与 PyTorchCon 北美 2026 的 Day 0 研讨会。入选项目将进行闪电演讲，并获得实践指导。
vLLM正在引入硬件无关层，以在尖端硬件上的高性能与跨不同加速器的可移植性之间取得平衡，解决与torch.compile的兼容性问题。
介绍了 vLLM 中的硬件无关层，以在确保跨多样化硬件可移植性的同时保持高性能，正如 PyTorch Foundation 博客文章中所宣布的。
本文宣布了 PyTorch Conference North America 2026，届时来自 Meta 的 Andrey Talman 将讨论 PyTorch 发布流程的现代化，包括与 Triton 和 vllm 的协调，以及 AI 代理工作流的使用。