摩尔线程开源了TorchCodec-MUSA，实现了PyTorch编解码库的硬件适配，支持无缝迁移至国产GPU，提升视频处理效率，简化开发流程，降低使用门槛，推动国产GPU在AI训练中的应用。

PyTorch 2.10 发布，增强了对 Intel GPU、AMD ROCm 和 NVIDIA CUDA 的支持，新增功能和性能优化，包括对 Python 3.14 的支持及改进的调试功能。

Copper-rs 是一个基于 Rust 的机器人框架，提供从模拟到生产的解决方案，支持硬件集成和计算机视觉。Neuroxide 是用 Rust 重写的 PyTorch 框架，专注于实时机器人应用，优化了速度和内存管理，适合高性能开发。

该课程在freeCodeCamp.org YouTube频道上详细讲解了神经机器翻译的发展历程，包括RNN、LSTM和Seq2Seq模型的历史突破及其数学原理，并通过PyTorch实验帮助学习者逐步重建这些重要论文。

在复杂的机器学习项目中，使用Nvidia GPU可以提升效率。新手可通过Kaggle或Colab入门，但深入学习时需使用本地GPU。Windows 11用户可通过WSL2配置Nvidia GPU，本文提供CUDA设置及TensorFlow、PyTorch安装的详细步骤，以确保GPU加速。

Anyscale的Robert Nishihara在KubeCon会议上讨论了Kubernetes、PyTorch、vLLM和Ray如何协同支持复杂的AI工作负载，强调数据处理、模型训练和服务的重要性。Ray作为开源框架，促进了分布式机器学习应用的发展，支持GPU和CPU协同使用，提升性能。他指出，AI平台需具备多云体验、工作负载优先级和可观察性等核心要求。

我参加了PyTorch大会和LLVM开发者会议，发现AI软件堆栈面临相似的基础设施挑战。开发者对语言和硬件的多样性感到困惑，渴望高效工具和统一平台。Mojo语言的出现为解决这些问题带来了希望，促进了开发者的学习与合作。

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。

在2025年旧金山的PyTorch大会上，PyTorch基金会技术顾问委员会主席Luca Antiga指出，PyTorch因其对研究人员友好而受欢迎。它在生成AI和强化学习领域保持相关性，成为生产模型的重要工具。基金会近期推出新项目，专注于提升用户体验，旨在帮助用户取得成功。

Meta的PyTorch团队推出了Monarch，一个开源框架，简化多GPU和机器的分布式AI工作流程。它采用单控制器模型，允许通过一个脚本协调整个集群的计算，降低大规模训练的复杂性。开发者可以使用熟悉的Python结构定义分布式系统，Monarch支持高效的任务广播和故障恢复。该框架已在GitHub上发布，旨在使集群规模的编排与本地开发同样直观。

Lightning AI推出新工具，简化PyTorch的使用，新增AI代码编辑器、可共享环境及对Meta Monarch框架的支持，帮助开发者高效训练和部署AI模型。

在PyTorch大会上，Ray AI计算引擎被宣布为PyTorch基金会托管项目，旨在将AI工作负载扩展至云端。Ray支持Python并行化，兼容多种机器学习框架，满足现代AI计算需求，包括多模态数据处理和分布式推理。Anyscale重申对开源AI的承诺。

PyTorch基金会宣布将托管Ray，一个开源分布式计算框架，旨在扩展AI和Python应用。Ray项目最初由加州大学伯克利分校孵化，支持多种Python工作负载。加入PyTorch基金会后，Ray将与PyTorch、vLLM和DeepSpeed等项目共同推动AI生态系统的发展。

vLLM TPU通过tpu-inference插件整合JAX和PyTorch，显著提升性能和模型支持。新设计优化了TPU性能，支持多种模型，简化开发流程。RPA v3内核增强灵活性和效率，SPMD模型提升性能，整体性能较2025年原型提升近5倍，推动开源TPU推理的发展。