PyTorch大牛Horace He突然官宣，加盟Thinking Machines。

「在Meta，離職時(shí)發(fā)布一張工牌照片是一種傳統(tǒng)。遺憾的是，我找不到我的正式工牌了，所以只能用臨時(shí)工牌代替」

畢業(yè)后，在Meta的PyTorch工作4年后，Horace He終于決定換一種職業(yè)，探索一些新的事物。

在最新博客文章中，他解釋了關(guān)于離職PyTorch，以及加盟TM的兩大原因：

• 為什么在PyTorch待了4年？
• 為什么Thinking Machines對(duì)其如此有吸引力？

全文鏈接：https://www.thonking.ai/p/why-pytorch-is-an-amazing-place-to

前OpenAI CTO，Thinking Machines創(chuàng)始人Mira Murati第一時(shí)間發(fā)文，很激動(dòng)能夠一起共事。

斯坦福AI實(shí)驗(yàn)室教授表示，「Horace He的離職對(duì)Meta來(lái)說(shuō)，是一個(gè)巨大的損失」。

PyTorch之父Soumith Chintala更是給予了高度評(píng)價(jià)：

你對(duì)PyTorch的貢獻(xiàn)，以及間接對(duì)AI世界的影響，將永遠(yuǎn)被低估，甚至可能在幾年后就被抹去（就像歷史記錄常常會(huì)發(fā)生的那樣）。

所以，我想鄭重地說(shuō)：這對(duì)PyTorch項(xiàng)目來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的損失。如果沒有你，PyTorch過(guò)渡到編譯模式，以及在生成式AI浪潮中保持競(jìng)爭(zhēng)力將會(huì)難上無(wú)數(shù)倍。

那么，如此厲害的大牛，為何離職加盟Thinking Machines？

OpenAI、SSI硅谷大廠為他爭(zhēng)破頭

坦白說(shuō)，這件事不太好開口。

在PyTorch工作了大約4年后，我決定離開PyTorch，加入Thinking Machines擔(dān)任創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)工程師。

這里，我想特別強(qiáng)調(diào)的是「加入Thinking Machines擔(dān)任創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)工程師」，而不是「離開PyTorch」。因?yàn)槲乙恢保ú⒗^續(xù)）很享受在PyTorch的工作，并且我也很樂意再待上4年。

在過(guò)去幾年里，有幾次當(dāng)我跟人聊天時(shí)，對(duì)方都對(duì)我仍在PyTorch工作表示驚訝。

這不是要自夸，但這也絕對(duì)不是因?yàn)槿鄙贆C(jī)會(huì)——我曾收到OpenAI、Anthropic的職位邀請(qǐng)，也被xAI、SSI、Adept、Inflection等公司招募為創(chuàng)始工程師，還拿到許多其他你可能熟知的初創(chuàng)公司的職位邀請(qǐng)。

現(xiàn)在回頭看，這些機(jī)會(huì)中的許多本可能帶來(lái)更豐厚的報(bào)酬，但我從未后悔留在PyTorch。

接下來(lái)，我想分享為什么我享受在PyTorch工作的這4年，以及是什么促使我決定加入Thinking Machines。

PyTorch這四年，很享受

與PyTorch的緣分

我覺得，稱自己為AI的「忠實(shí)信徒」，應(yīng)該很恰當(dāng)。

自從高中時(shí)看到AlphaGo比賽，并讀了WaitButWhy關(guān)于AI的文章（雖然十年后再看未必經(jīng)得起推敲），我就堅(jiān)信AI將是我一生中最重要的技術(shù)。

相應(yīng)地，從2016年進(jìn)入大學(xué)起，我所做的大部分事情都與AI相關(guān)。

選修機(jī)器學(xué)習(xí)課程、創(chuàng)建一個(gè)本科生機(jī)器學(xué)習(xí)研究社團(tuán)、發(fā)表論文，甚至連女朋友（現(xiàn)在已經(jīng)是未婚妻）也是在一起做機(jī)器學(xué)習(xí)研究時(shí)認(rèn)識(shí)的。

然而，單純做機(jī)器學(xué)習(xí)研究，有幾點(diǎn)讓我感到不盡如人意。

首先，雖然我發(fā)表了論文等成果，但即使在當(dāng)時(shí)，我也不太確定我所做的研究是否真的「有意義」。

研究中一個(gè)令人沮喪的現(xiàn)實(shí)是，回顧歷史，99%的論文最終都不會(huì)成為真正推動(dòng)AI進(jìn)步「主流發(fā)展方向」上的一部分。

從悲觀角度看，任何花時(shí)間研究n-gram模型的博士基本上都是在浪費(fèi)時(shí)間——他們的論文和論著最終都被歷史所遺忘。

雖然即使不在主流方向上的論文仍然可能有價(jià)值（比如展示現(xiàn)有方法的局限性，為新方法提供可超越的基準(zhǔn)），但這個(gè)疑慮一直縈繞在我心頭。

其次，我從未能很好地適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中那種「實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)」的工作模式——我的工作風(fēng)格比較不規(guī)律，時(shí)而深度思考，時(shí)而集中編碼。

而成為一名優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)者需要極強(qiáng)的自律性——這是一個(gè)不斷循環(huán)的過(guò)程：提出假設(shè)=>運(yùn)行實(shí)驗(yàn)=>獲取上一個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果=>提出新的假設(shè)，通常還要同時(shí)管理多個(gè)實(shí)驗(yàn)階段。

在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，你面臨著物理資源限制（GPU），要成為一個(gè)好的研究者，你必須學(xué)會(huì)充分利用GPU資源進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

總的來(lái)說(shuō)，我最終更傾向于「系統(tǒng)」領(lǐng)域。這不僅是一個(gè)我認(rèn)為能發(fā)揮自己優(yōu)勢(shì)的方向，我也一直很欣賞系統(tǒng)工作的影響力。

與其直接產(chǎn)生影響，不如通過(guò)提升成千上萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)人5%的工作效率來(lái)間接創(chuàng)造更大的價(jià)值！

就這樣，我找到了自己的職業(yè)定位——不是直接投身于推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，而是專注于構(gòu)建基礎(chǔ)架構(gòu)，幫助其他人加速機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的創(chuàng)新。

當(dāng)然，中間經(jīng)歷了不少波折，但這就是我最終與PyTorch結(jié)緣的故事。

PyTorch對(duì)行業(yè)的影響力

隨著這個(gè)領(lǐng)域（還有資金）在過(guò)去10年的爆炸式增長(zhǎng)，我覺得人們很容易忽略PyTorch究竟產(chǎn)生了多么深遠(yuǎn)的影響。

或許追蹤這個(gè)領(lǐng)域資金流向最直觀的指標(biāo)就是英偉達(dá)的股價(jià)了，它主要受服務(wù)器GPU銷售增長(zhǎng)的推動(dòng)。

我認(rèn)為可以合理推測(cè)，至少75%的這些GPU都在運(yùn)行某種形式的PyTorch代碼。

這簡(jiǎn)直令人難以置信。英偉達(dá)增長(zhǎng)了約3萬(wàn)億美元的市值，而PyTorch在這一成就中功不可沒。

不僅如此，在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)中，PyTorch依然是大家的「通用語(yǔ)言」。

Papers With Code追蹤的研究論文中有59%使用PyTorch（另有29%不使用任何機(jī)器學(xué)習(xí)框架），Huggingface平臺(tái)上絕大多數(shù)模型（超過(guò)90%？）都構(gòu)建在PyTorch之上，最受歡迎的推理服務(wù)器如vllm和sglang也都是基于PyTorch開發(fā)的。

即使在頂尖AI實(shí)驗(yàn)室中，幾乎所有使用GPU的公司都在用PyTorch。OpenAI、Mistral、Deepseek和Meta主要使用PyTorch（和GPU）。Anthropic也主要在GPU上使用PyTorch，而xAI（雖然在GPU訓(xùn)練上使用Jax）也通過(guò)sglang使用PyTorch進(jìn)行推理！

在高中時(shí)期，我最擔(dān)心的事情之一就是自己會(huì)花上10年時(shí)間投入某個(gè)項(xiàng)目，最后卻發(fā)現(xiàn)我浪費(fèi)了大好時(shí)光去完善一個(gè)無(wú)人問(wèn)津的東西。

而在PyTorch工作的最大幸運(yùn)之一，就是我確信自己絕對(duì)沒有做這樣的無(wú)用功。

PyTorch對(duì)我的影響

我的整個(gè)職業(yè)生涯（到目前為止）都在PyTorch度過(guò)，所以，除了PyTorch的整體影響外，我想聊聊為什么我如此享受這里的日常工作。

· 目標(biāo)共識(shí)

創(chuàng)業(yè)公司最棒的事情之一是「目標(biāo)共識(shí)」。因?yàn)槟愕拇蟛糠中匠甓寂c股票升值掛鉤，所以「我的同事大獲成功」和「我們所有人都大獲成功」其實(shí)是一回事。

而在大型科技公司，人們的薪酬主要與個(gè)人績(jī)效評(píng)分（和晉升）掛鉤。因此，如果你開始研究一種方法，而其他人提出了一種不同的、非常成功的方法（并取代了你的方法），你的績(jī)效評(píng)分很可能會(huì)下滑，晉升機(jī)會(huì)也會(huì)隨之渺茫。

然而在PyTorch，項(xiàng)目中的許多人都有著共同的使命感 ——他們真心在乎PyTorch的整體成功及其對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的影響。

我當(dāng)然不會(huì)說(shuō)團(tuán)隊(duì)中100%的人都是如此，但已經(jīng)足夠多（尤其是在資深人士中），這讓工作體驗(yàn)變得更加愉快。

· 真正致力于開源

Soumith（和其他領(lǐng)導(dǎo)層）在PyTorch營(yíng)造重視開源的文化氛圍方面做得非常出色。

還有許多其他恰好是開源的項(xiàng)目，但你通常只能通過(guò)優(yōu)先考慮內(nèi)部項(xiàng)目來(lái)獲得晉升和影響力。

在PyTorch不是這樣，我可以說(shuō)我在這里的全部時(shí)間主要專注于開源影響力，而且我在評(píng)級(jí)和晉升方面都很成功。（當(dāng)然，也有其他主要關(guān)注內(nèi)部影響的同事同樣非常成功）。

在其他方面，重視開源也會(huì)讓整個(gè)項(xiàng)目更加健康。

· 不可操控的影響力

在大型科技公司中，我不太喜歡的一種現(xiàn)象是我稱之為「規(guī)劃導(dǎo)向的采用模式」。這是指兩位經(jīng)理/主管/副總裁聚在一起，同意應(yīng)該使用X項(xiàng)目（可能會(huì)淘汰Y項(xiàng)目），然后項(xiàng)目的采用被列入幾個(gè)團(tuán)隊(duì)的規(guī)劃路線中。

雖然這當(dāng)然有其優(yōu)勢(shì)（在某些情況下甚至是完全必要的），但我發(fā)現(xiàn)以這種方式采用的項(xiàng)目往往差強(qiáng)人意。

此外，這些項(xiàng)目的成功常常是一種虛假繁榮 - 只要有某位副總裁贊助項(xiàng)目，它們就會(huì)繼續(xù)存在，但最終人們會(huì)厭倦它，副總裁會(huì)在內(nèi)部博弈中失勢(shì)，或者副總裁只是改變了主意?；旧希谝?guī)劃導(dǎo)向的開發(fā)中，最重要的環(huán)節(jié)是說(shuō)服一些「關(guān)鍵決策者」采用你的項(xiàng)目。

另一方面，開源世界是真正的自由市場(chǎng)。開源用戶根本不在乎扎克伯格是否全力支持某個(gè)項(xiàng)目。

開源用戶只關(guān)心兩點(diǎn)：1. 你是否解決了他們面臨的問(wèn)題，2. 他們是否喜歡使用你的軟件。

Mike Schroepfer（Meta前首席技術(shù)官）也表達(dá)了類似的觀點(diǎn)。我甚至無(wú)法想象作為一名首席技術(shù)官獲得「真實(shí)」反饋有多難，因?yàn)槟憬徽劦拿總€(gè)人都知道你可以單獨(dú)決定他們的晉升或獎(jiǎng)金。

而開源世界提供的是一種令人耳目一新的、不可操縱的真實(shí)反饋。

· 有趣的技術(shù)工作

許多工程師的一個(gè)擔(dān)憂是他們無(wú)法解決有趣的技術(shù)問(wèn)題——在PyTorch上這方面絕不缺乏。

有些項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python字節(jié)碼解釋器JIT（如TorchDynamo），有些項(xiàng)目致力于達(dá)到矩陣乘法的光速性能，有些項(xiàng)目需要你經(jīng)常深入研究PTX文檔，有些項(xiàng)目全是關(guān)于符號(hào)形狀的推理（sympy、z3等），還有很多很多。

這里要解決的問(wèn)題還有很多。這里，大家可以考慮加入PyTorch團(tuán)隊(duì)。

加入Thinking Machines，這4點(diǎn)足矣

既然我剛剛寫了太多關(guān)于我為什么喜歡在PyTorch工作的內(nèi)容，那么為什么我會(huì)加入Thinking Machines？

更重要的是，為什么Thinking Machines是那個(gè)最終說(shuō)服我的機(jī)會(huì)？

一群我非常想與之共事的人

眾所周知，沒有優(yōu)秀的人才，創(chuàng)業(yè)公司什么都不是。而Thinking Machines確實(shí)擁有一些非常優(yōu)秀的人才！

比如，有當(dāng)初發(fā)布「研究預(yù)覽版」的研究員John Schulman、Barrett Zoph、Luke Metz，有在Meta、OpenAI、Character.AI等公司領(lǐng)導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練工作的專家，還有在OpenAI/Mistral領(lǐng)導(dǎo)多模態(tài)工作的人才，以及有極其出色的基礎(chǔ)設(shè)施工程師。

當(dāng)然還有世界上最大AI公司OpenAI前CTO（以及短暫擔(dān)任過(guò)CEO的）Mira Murati。

然而，或許比團(tuán)隊(duì)的實(shí)力更讓我印象深刻的是，團(tuán)隊(duì)的友好氛圍。

一個(gè)驚人，且不對(duì)稱的機(jī)會(huì)

作為一家創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始工程師，一個(gè)不公平的優(yōu)勢(shì)是，機(jī)會(huì)成本的不對(duì)稱性。

例如，如果我以創(chuàng)始工程師的身份加入Thinking Machines，然后一年后發(fā)現(xiàn)自己判斷失誤，轉(zhuǎn)去另一個(gè)實(shí)驗(yàn)室，我的職業(yè)角色可能不會(huì)有太大變化！

我仍然可以加入一家已經(jīng)成立的公司，而且職位可能與今天相當(dāng)相似。

然而，如果我現(xiàn)在拒絕但一年后再加入Thinking Machines，我的角色將會(huì)大不相同。

當(dāng)然，不只是薪酬的變化，但更重要的是，我的話語(yǔ)權(quán)和影響力將會(huì)大打折扣。一家公司的文化和方向主要由創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)確定，而這是我在OpenAI或Anthropic沒有機(jī)會(huì)獲得的。

一種與我產(chǎn)生共鳴的積極AI成果的方法

然而，也許最重要的是，Thinking Machines追求積極AI成果的方法——研究與產(chǎn)品共同設(shè)計(jì)以及開放科學(xué)——與我產(chǎn)生了共鳴。

如上所述，自高中以來(lái)，我就確信AI將是我們這一生中最重要的技術(shù)。然而，這并不等同于說(shuō)它必然會(huì)帶來(lái)最大的益處。

總的來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為自己是一個(gè)技術(shù)樂觀派。

也就是說(shuō)，我相信人類的生活在過(guò)去1000年里有了極大的改善，而這主要是由技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)的。

在很多方面，AI是世界上有史以來(lái)最具技術(shù)加速主義特性的技術(shù)——一項(xiàng)有潛力解決我們面臨的所有其他技術(shù)挑戰(zhàn)的單一技術(shù)。

正因如此，AI的潛在積極影響值得我們?nèi)プ非蟆?/span>

當(dāng)然，不良后果也是可能發(fā)生的，而且由于AI的潛在影響，不良后果似乎比其他技術(shù)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)更為嚴(yán)重。

總的來(lái)說(shuō)，我將AI的不良后果分為以下幾類：

• 濫用：壞人利用AI做壞事
• 錯(cuò)位：好人使用AI，但AI本身最終做了壞事
• 社會(huì)影響：人是好的，AI是好的，但我們最終還是得到了不好的結(jié)果（最擔(dān)憂的一點(diǎn)）

這樣認(rèn)為的主要原因是，社會(huì)自然對(duì)錯(cuò)位和濫用有強(qiáng)烈的「免疫反應(yīng)」。當(dāng)涉及到潛在有害的技術(shù)時(shí)，社會(huì)有一個(gè)明確的應(yīng)對(duì)方案——如果發(fā)生了壞事，就增加限制（比如監(jiān)管GPU）或法規(guī)（比如強(qiáng)制進(jìn)行更多的安全監(jiān)督）。

當(dāng)然，AI不是一種普通的技術(shù)，但具體來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為在真正災(zāi)難性的濫用或錯(cuò)位發(fā)生之前，會(huì)有很多警告信號(hào)。

即使AI在錯(cuò)位之前隱忍不發(fā)（例如，欺騙性錯(cuò)位或背叛性轉(zhuǎn)變），我認(rèn)為第一個(gè)這樣做的AI系統(tǒng)不太可能成功——它需要比人類和其他AI強(qiáng)大得多。

另一方面，負(fù)面社會(huì)影響似乎更加直接可信。即使現(xiàn)在，頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室的保密性確實(shí)讓我感到不舒服（雖然我理解為什么要這樣做）——我實(shí)在受不了那些故弄玄虛、含糊其辭的言論了。

此外，AI知識(shí)在意識(shí)形態(tài)和地理上的集中似乎并不理想——隨著AI專業(yè)知識(shí)變得越來(lái)越受歡迎，絕大多數(shù)AI秘密都集中在舊金山周圍50英里的半徑內(nèi)，這導(dǎo)致了權(quán)力不平衡和單一文化。

如果我們需要使AI與人類價(jià)值觀保持一致，那么所有這些人都應(yīng)該住在舊金山嗎？

為什么我被Thinking Machines的使命所吸引

廣義上講，Thinking Machines的使命有兩個(gè)主要方面吸引了我。

1. 專注于產(chǎn)品和廣泛的AI擴(kuò)散

在我看來(lái)，更廣泛的社會(huì)穩(wěn)定性的最重要方面之一是社會(huì)向使用AI系統(tǒng)過(guò)渡的平穩(wěn)程度。與結(jié)果同樣重要的是人們?nèi)绾胃惺芪覀冞_(dá)到這個(gè)結(jié)果的過(guò)程。

例如，ChatGPT并沒有真正讓許多機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員感到震驚——他們已經(jīng)見過(guò)GPT-3，他們已經(jīng)見過(guò)GPT-3提示詞能做什么，ChatGPT只是一個(gè)便利功能。

然而，ChatGPT絕對(duì)讓社會(huì)其他人感到震驚。這是更廣泛的社會(huì)第一次意識(shí)到最先進(jìn)的大語(yǔ)言模型可以做的所有事情，社會(huì)對(duì)此感到震驚。然而，自那以后，ChatGPT在更廣泛的社會(huì)中變得更加常態(tài)化——人們有點(diǎn)像經(jīng)歷了「享樂適應(yīng)」（人們對(duì)新事物的興奮感會(huì)隨時(shí)間逐漸減弱）。

但是，還有更多可以做的事情。即使在今天，第一次接觸ChatGPT的普通人與那些已經(jīng)將AI深度整合到工作流程中的人之間仍然存在巨大差距。

此外，我相信構(gòu)建能夠協(xié)助人們合作而非完全自主的AI智能體的產(chǎn)品有很大潛力。我想到的一個(gè)有趣的方式是「最大化勞動(dòng)力而非資本的價(jià)值」。

2. 開放科學(xué)和系統(tǒng)

如上所述，對(duì)社會(huì)來(lái)說(shuō)，這些AI系統(tǒng)的構(gòu)建知識(shí)如此保密似乎并不是好事。這不僅會(huì)引起人們對(duì)這些AI實(shí)驗(yàn)室的不滿，還會(huì)使社會(huì)更難在這些AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和發(fā)展！

例如，Deepseek最近發(fā)布的論文和代碼幫助更廣泛的社區(qū)更好地理解未來(lái)什么技術(shù)會(huì)有用（比如Online RL）。

就我個(gè)人而言，這也是我當(dāng)初投身PyTorch項(xiàng)目的重要?jiǎng)恿χ?。?yōu)質(zhì)的開源系統(tǒng)有助于整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，能讓更多人參與到AI系統(tǒng)的構(gòu)建中來(lái)。

我還想指出，雖然開放科學(xué)/系統(tǒng)當(dāng)然是一個(gè)很好的理想，但現(xiàn)實(shí)中也存在經(jīng)濟(jì)因素的考量。

在我看來(lái)，這正是專注于產(chǎn)品開發(fā)的價(jià)值所在。像Meta或谷歌這樣的公司不需要對(duì)他們使用的實(shí)際技術(shù)高度保密——基本上，他們的大多數(shù)核心系統(tǒng)和方法社區(qū)都已經(jīng)廣泛了解。另一方面，如果你的產(chǎn)品僅僅是一個(gè)輸入token和輸出token的API接口，那么你唯一的優(yōu)勢(shì)就是你的模型的具體能力。

公司的文化和默認(rèn)做法也極其重要。這些AI實(shí)驗(yàn)室有很多東西可以開源而不影響他們的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——他們之所以不這樣做，只是因?yàn)樗麄兊哪J(rèn)做法是閉源，而要改變這一點(diǎn)，他們需要論證為什么某些東西應(yīng)該開放。

相比之下，PyTorch在這方面采取了相反的做法。我們所有的代碼都是開源的，我們的路線圖是公開的，我們的一些設(shè)計(jì)會(huì)議也是公開的。因此，如果你不希望某樣?xùn)|西是開放的，你必須論證為什么它應(yīng)該是閉源的。

正如奧特曼所言，他認(rèn)為OpenAI應(yīng)該開源更多東西。然而，這不是當(dāng)前最高優(yōu)先級(jí)。

關(guān)于積極AI結(jié)果的總體思考

總的來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為Thinking Machines關(guān)于廣泛AI擴(kuò)散和協(xié)作開放科學(xué)的使命，是一個(gè)很有說(shuō)服力的策略，能夠有效應(yīng)對(duì)AI帶來(lái)的社會(huì)影響問(wèn)題。

當(dāng)然，還有其他必要的方法（比如政策制定），但Thinking Machines的使命與我個(gè)人價(jià)值觀高度契合，也是我認(rèn)為自己能夠做出貢獻(xiàn)的領(lǐng)域。

最終想法

作為創(chuàng)始工程師加入Thinking Machines的機(jī)會(huì)幾乎滿足了我所有的期待條件。

1. 一個(gè)實(shí)力雄厚的團(tuán)隊(duì)，既有我之前就很享受共事的伙伴，也有其他我認(rèn)為會(huì)愉快合作的人才。
2. 能夠從一開始就參與并對(duì)一家極具發(fā)展?jié)摿Φ墓镜姆较蚝臀幕l(fā)表意見。
3. 一個(gè)對(duì)我來(lái)說(shuō)獨(dú)特且富有吸引力的使命（產(chǎn)品專注+開放科學(xué)），有望帶來(lái)更好的AI發(fā)展成果。
4. 最后，從感性角度來(lái)說(shuō)，開放科學(xué)和系統(tǒng)這一方面讓我能夠繼續(xù)做我在PyTorch工作中最喜歡的事情——與人們討論AI系統(tǒng)并通過(guò)開源代碼產(chǎn)生廣泛影響。

我之前遇到的機(jī)會(huì)幾乎沒有一個(gè)能同時(shí)滿足這些條件中的兩個(gè)，更不用說(shuō)全部四個(gè)了。

當(dāng)考慮這個(gè)機(jī)會(huì)時(shí)，我清楚地記得自己想，「如果連這個(gè)機(jī)會(huì)都不能讓我離開PyTorch，那我可能會(huì)永遠(yuǎn)在PyTorch工作下去」。

盡管這是一個(gè)非常艱難的決定，但我非常期待能在Thinking Machines構(gòu)建一些很酷的項(xiàng)目！