据 Soumith Chintala 表示，他将于 2025 年 11 月 17 日卸任 PyTorch 并离开 Meta，生效日期已明确 (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。 他称 PyTorch 已支持超大规模（exascale）训练，驱动基础模型，被广泛教学使用，并在几乎所有主要 AI 公司投入生产，AI 采用率达 90%+ (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。 他强调继任团队已就位，包括 Edward、Suo、Alban、Greg、John、Joe、Jana、Jason 等，项目不再依赖个人，具备真正的韧性 (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。 他指出 PyTorch 大会的产品叙事已非常一致，并表示 2025 年的产品线与执行将提供持续强劲的证据 (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。 他提到 PyTorch 大会现已约有 3000 名与会者，并现场撮合“推动市场”的交易，显示该框架的深度行业融合 (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。 他补充称自己将开启更小型的新项目，同时将以社区贡献等方式持续参与 (来源：Soumith Chintala 于 X，2025-11-06)。

据@AndrewYNg称，DeepLearning.AI Pro现已全面开放，提供150+项目的完整访问权限，包含Agentic AI课程以及Sharon Zhou与Laurence Moroney本周上线的后训练与PyTorch课程（来源：Andrew Ng在X，2025年10月30日；https://twitter.com/AndrewYNg/status/1983946706564563171）。 所有课程视频仍免费，Pro会员新增动手实践实验、练习题与可分享证书，旨在加速构建可投入生产的AI应用并提升职业发展（来源：Andrew Ng在X，2025年10月30日；https://twitter.com/AndrewYNg/status/1983946706564563171）。 面向应用创建的新工具将逐步推出，许多功能将优先提供给Pro会员，且可在https://learn.deeplearning.ai/membership 免费试用（来源：Andrew Ng在X，2025年10月30日；https://twitter.com/AndrewYNg/status/1983946706564563171）。 该公告未披露任何加密代币、股票、定价或合作信息，短期对AI相关资产的直接行情影响有限；本次更新主要是围绕Agentic AI与后训练工作流的技能提升催化（来源：Andrew Ng在X，2025年10月30日；https://twitter.com/AndrewYNg/status/1983946706564563171）。

据Soumith Chintala称，苹果在PyTorch支持上的实际工程投入不足，使其对Mac上的PyTorch体验在短期内甚至长期都难以接近NVIDIA缺乏信心，来源：Soumith Chintala，X，2025年10月16日。 据Soumith Chintala称，Meta工程师承担了改进MPS后端的大量工作并承担Mac体验的责任，而苹果在PyTorch MPS方面的优先级与投入时长时有波动，来源：Soumith Chintala，X，2025年10月16日。 据Soumith Chintala称，PyTorch在AI中占据超过90%的市场份额，若苹果希望Mac Studio成为真正的AI开发机而非主要用于推理，应优先完善对PyTorch的完整软件支持，来源：Soumith Chintala，X，2025年10月16日。 据Soumith Chintala称，相比苹果当前的MPS路径，NVIDIA生态依然是PyTorch训练体验的标杆，这对NVDA与AAPL在AI开发就绪度上的相对强弱具有交易参考意义，来源：Soumith Chintala，X，2025年10月16日。 据Soumith Chintala称，他未提及加密货币如BTC或ETH，表明其帖文未直接涉及加密市场影响，来源：Soumith Chintala，X，2025年10月16日。

根据Soumith Chintala的说法，已为PyTorch开发了一个高效的FFmpeg封装，正确利用了FFmpeg的快速搜索和预读API。此封装还优化了内存缓冲区的使用，避免了不必要的分配和复制，这可能会显著增强机器学习项目中的视频处理任务。

根据Soumith Chintala的说法，几个月前，一个名为torchcodec的视频解码库为PyTorch开源。该库被描述为小巧、灵活且快速，并已收到LeRobotHF社区的积极反馈。这一发展可能会增强AI和机器学习项目中的视频处理能力，影响依赖视频数据分析的行业。

根据Soumith Chintala的消息，PyTorch团队正在努力普及快速内核编写。这一发展可能会提升AI应用的计算效率和性能，从而影响依赖机器学习模型的交易算法。来源：@soumithchintala

根据@DeepLearningAI，@joshuastarmer推出的新课程“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”提供了关于LLMs（大型语言模型）中的注意力机制如何将基本的令牌嵌入转化为丰富的上下文感知嵌入的见解，这对于希望了解AI驱动的交易算法中数据转换的交易员至关重要。

根据Andrew Ng的说法，已发布了一门新课程，专注于LLM变压器中的注意力机制及其在PyTorch中的实现。这门课程旨在提供深入的技术见解，对利用AI进行市场预测的算法交易策略产生潜在影响。

根据DeepLearning.AI的消息，一门名为“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”的新课程已推出，重点讲解Transformer模型中的关键注意机制。该课程由StatQuest创始人Joshua Starmer讲授，旨在深入理解使用PyTorch实现注意机制。这对于希望利用先进机器学习技术增强算法交易模型的交易员和开发人员来说至关重要。来源：DeepLearning.AI推特