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谷歌与Meta联合开源TorchTPU，使TPU成为PyTorch原生设备，并完成vLLM、SGLang、Hugging Face、Ray、TorchTitan等主流项目接入，CUDA的软件生态护城河开始松动。
训练方案已在8000颗TPU上完成验证。
开发者mizorewww将开源决策模型Laya移植到Apple MLX框架，推出本地版Laya-MLX，可在Apple Silicon Mac上以低于1GB内存运行并摆脱PyTorch与云端API依赖，421M版本峰值内存943.6MiB、322M多语言版本687.6MiB。
寒武纪正式成为PyTorch基金会最高级别白金成员并获得理事会席位，其AI框架高级总监王进加入理事会、PyTorch核心维护者朱靖进入技术咨询委员会，标志着中国AI芯片从框架适配者转变为全球AI开源生态的参与者。
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
最近，一个来自清华大学与中山大学的团队（Rath Team）把他们的解法开源了，叫OpenRath：这是一个像PyTorch的多智能体、多会话运行时。它的主张是：别再围着Agent转了。真正该被当成一等公民的，是Session。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
LeCun念叨了好几年的JEPA，被160行代码给复刻了。GitHub上有个开发者，用极简单文件形式，用PyTorch把JEPA核心系列全部实现了一遍，从I-JEPA到LeWorldModel，五个变体一个没落，就为了——
近日，原力灵机开源的具身智能原生框架 Dexbotic 宣布正式支持以 RLinf 作为其分布式强化学习后端。对具身智能开发者而言，这不仅是一次普通的工程适配，更意味着 VLA 模型研发中长期存在的「SFT 与 RL 割裂」问题，正在被真正打通。
让AI自己写高性能GPU代码，字节Seed与清华AIR团队做到了。