Tijdens #NeurIPS2025 leidde @danielhanchen (@UnslothAI), Davide Testuggine (@Meta), @joespeez (Meta) en @bhutanisanyam1 (Meta) een gerichte discussie over hoe omgevingen de volgende fase van agentic AI en reinforcement learning vormgeven. Hun sessie onderzocht waarom omgevingen centraal staan in hoe agenten handelen, leren en worden geëvalueerd in gesimuleerde en echte omgevingen, en besprak schaalbare RL-omgeving frameworks, veiligheids- en robuustheidsbenchmarks, high-performance simulators voor heterogene hardware, en hoe omgevingen integreren met trainers, inferentie-engines en post-training workflows die ondersteuning bieden voor afstemming en implementatie. 📸 Meer updates van #PyTorch op NeurIPS komen binnenkort #AIInfrastructure #ReinforcementLearning

Onze nieuwste PyTorch Foundation Spotlight bevat @RedHat's Joseph Groenenboom en Stephen Watt over het belang van optionele mogelijkheden, open samenwerking en sterke governance bij het opbouwen van gezonde en schaalbare AI-ecosystemen. In deze Spotlight, gefilmd tijdens de PyTorch Conferentie 2025, delen ze hoe PyTorch fungeert als de kern van Red Hat’s generatieve AI-stack. Ze bespreken de rol van @vllm_project in hun inferentiewerk en waarom eerlijke bijdragen en duidelijke governance-standaarden essentieel zijn voor een gezonde open source gemeenschap. 🔗 Bekijk de Spotlight: #PyTorch #OpenSourceAI #OpenSource #AIInfrastructure

Het efficiënt trainen van enorme Mixture-of-Experts (MoE) modellen zoals DeepSeek-V3 en Llama 4-Scout is een van de uitdagingen in moderne AI. Deze modellen duwen GPU's, netwerken en compilers tot het uiterste. Om dit aan te pakken, hebben de PyTorch-teams van AMD en Meta de krachten gebundeld om TorchTitan en Primus-Turbo, AMD's open source kernelbibliotheek, af te stemmen voor de nieuwe Instinct MI325X GPU's. Samen bereikten ze bijna ideale schaalbaarheid over 1.024 GPU's, wat aantoont dat efficiëntie en schaal geen compromis hoeven te zijn. 📎 Lees onze nieuwste blog: #PyTorchFoundation #OpenSourceAI #TorchTitan #MoE