Edward Z. Yang 提出,我们需要转变处理深度学习架构的方式,即区分“参考实现”与“生产实现”。 传统上,PyTorch 同时承担了这两种角色。然而,随着扩展需求对高度优化、定制化内核的依赖日益增加,这种双重责任成为了瓶颈。Yang 提出了一种新范式: 1. **参考实现**:保留可读的“即时模式”(eager-mode)PyTorch 代码作为功能规范。它作为正确性的基准。 2. **生产实现**:利用人工智能生成的代码或内核领域特定语言(DSL)来编写相同逻辑的高性能版本。 3. **验证器**:不再依赖脆弱的编译器图匹配,而是使用自动化验证来确保优化后的代码在数学上与参考实现等价。 通过将两者解耦,开发者可以在不牺牲 PyTorch 清晰度和易调试性的前提下,获得在大规模场景下优化和融合操作的灵活性。这种方法使 PyTorch 能够继续作为业界的“参考语言”,同时将高性能执行的复杂性转移到专门的、可验证的生产实现中。最终,这平衡了即时模式开发的便捷性与图级抽象的高性能。
在芝加哥首届修复艺术技术展示会上,八位殡葬师同台竞技,对“僵尸”硅胶人头模型进行修复,展现了这项正逐渐式微的遗体美化技艺。修复艺术曾是美国葬礼传统的支柱,但如今正面临挑战:火葬的普及、成本的上升,以及一种崇尚“坦然面对死亡”的文化,往往将此类行为视为昂贵、过时或虚伪。
对于像安东尼·萨尔迪瓦(Anthony Saldivar)——一位在守护逝者的“牧羊犬”角色中找到人生意义的资深从业者,以及强调开棺瞻仰对尊严和社区意义的丹妮尔·科尔基特(Danielle Colquitt)等参赛者而言,这项工作是慈悲的结晶。自杰西卡·米特福德(Jessica Mitford)1963年的深度报道以来,批评者认为这些仪式掩盖了死亡的真相。然而,随着现代社会趋向于直接火葬和私人化的“被剥夺的”悲伤,这些专家认为,他们的艺术提供了一种最后且至关重要的尊重。
尽管殡葬业日益将修复视为一项可有可无、利润微薄的服务,但支持者坚持认为,这些为逝者进行的精细“修饰”是为生者服务的,它为缅怀逝者提供了一个必要且复杂的过渡。