根据@karpathy在2024年6月29日的推文透露，原生PyTorch模型即使在底层基础设施发生故障时也会继续训练，这一特性凸显了AI部署中的鲁棒性和潜在风险（来源：@karpathy）。对于依赖PyTorch进行大规模生产级AI训练的企业来说，这种机制虽然减少了因短暂故障带来的中断，但可能掩盖更深层次的系统错误，影响模型准确性和数据安全。建议企业在部署PyTorch时加强监控与故障处理机制，以保障AI模型的可靠性并降低业务风险。