💡
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
在2025年PyTorch大会上，PyTorch基金会宣布了多项推动开放、可扩展AI基础设施的举措，欢迎Ray作为托管项目，并推出简化分布式AI工作负载的PyTorch Monarch。大会强调了研究项目的透明性和可重复性，促进基础模型开发的开放合作。
🎯
关键要点
- 在2025年PyTorch大会上，PyTorch基金会宣布了多项推动开放、可扩展AI基础设施的举措。
- PyTorch基金会欢迎Ray作为托管项目，并推出简化分布式AI工作负载的PyTorch Monarch。
- 大会强调了研究项目的透明性和可重复性，促进基础模型开发的开放合作。
- Ray是一个分布式计算框架，旨在简化分布式计算，使开发者能够无缝扩展训练、调优和推理工作负载。
- PyTorch、DeepSpeed、vLLM和Ray共同形成了一个涵盖模型生命周期的开放源代码栈。
- PyTorch Monarch框架旨在将整个GPU集群抽象为一个逻辑设备，简化并行计算的表达。
- Marin是斯坦福大学的一个开放实验室，旨在使前沿AI开发完全透明，促进社区参与。
- Olmo-Thinking是Ai2的一个开放推理模型，公开了训练过程、模型架构决策和数据来源等细节。
- PyTorch基金会正在将其定位为开放AI基础设施的中心枢纽，未来的2026年PyTorch大会将继续关注生态系统合作和开发者赋能。
➡️
