Lors de #NeurIPS2025, @danielhanchen (@UnslothAI), Davide Testuggine (@Meta), @joespeez (Meta) et @bhutanisanyam1 (Meta) ont dirigé une discussion ciblée sur la manière dont les environnements façonnent la prochaine étape de l'IA agentique et de l'apprentissage par renforcement. Leur session a examiné pourquoi les environnements sont centraux dans la façon dont les agents agissent, apprennent et sont évalués dans des contextes simulés et réels, couvrant des cadres d'environnement RL évolutifs, des benchmarks de sécurité et de robustesse, des simulateurs haute performance pour du matériel hétérogène, et comment les environnements s'intègrent avec les formateurs, les moteurs d'inférence et les flux de travail post-formation qui soutiennent l'alignement et le déploiement. 📸 Plus de mises à jour de #PyTorch à NeurIPS à venir bientôt #AIInfrastructure #ReinforcementLearning

Notre dernier Spotlight de la PyTorch Foundation met en avant Joseph Groenenboom et Stephen Watt de @RedHat sur l'importance de l'optionnalité, de la collaboration ouverte et d'une gouvernance solide dans la construction d'écosystèmes d'IA sains et évolutifs. Dans ce Spotlight filmé lors de la PyTorch Conference 2025, ils partagent comment PyTorch sert de noyau à la pile d'IA générative de Red Hat. Ils discutent du rôle de @vllm_project dans leur travail d'inférence et pourquoi des contributions équitables et des normes de gouvernance claires sont essentielles à une communauté open source saine. 🔗 Regardez le Spotlight : #PyTorch #OpenSourceAI #OpenSource #AIInfrastructure

Former des modèles massifs de Mixture-of-Experts (MoE) comme DeepSeek-V3 et Llama 4-Scout de manière efficace est l'un des défis de l'IA moderne. Ces modèles poussent les GPU, les réseaux et les compilateurs à leurs limites. Pour y faire face, les équipes PyTorch d'AMD et de Meta ont uni leurs forces pour ajuster TorchTitan et Primus-Turbo, la bibliothèque de noyau open source d'AMD, pour les nouveaux GPU Instinct MI325X. Ensemble, ils ont atteint un dimensionnement presque idéal sur 1 024 GPU, montrant que l'efficacité et l'échelle ne doivent pas être un compromis. 📎 Lisez notre dernier blog : #PyTorchFoundation #OpenSourceAI #TorchTitan #MoE