在今年的 PyTorch 年度黑客马拉松中，超过 1900 名参与者努力为 PyTorch 开发者和研究人员创建独特的工具和应用程序。
注意：黑客马拉松提交的所有项目均与 Meta Platforms, Inc. 无关，也非由其提供。
今年，参与者可以将其项目提交到以下三个类别：
- PyTorch 开发者工具：旨在提高 PyTorch 研究人员和开发人员生产力及效率的工具或库。
- 由 PyTorch 支持的 Web 和移动应用程序：使用 PyTorch 构建的 Web 或移动界面和/或嵌入式设备。
- PyTorch 负责任 AI 开发工具：支持研究人员和开发人员创建负责任 AI 的工具、库或 Web/移动应用程序，该工具、库或应用程序在其整个开发过程中都考虑到公平性、安全性、隐私性等因素。
本次线上黑客马拉松于 2021 年 9 月 8 日至 11 月 2 日举行，共有来自 110 个国家的 1900 多名注册参与者，提交了总共 65 个项目。参赛者根据其想法的质量、原创性、潜在影响以及实施的完善程度进行评判。所有项目都可以在此处查看。
以下是每个类别的获奖者！
PYTORCH 开发者工具
第一名：RaNNC
RaNNC 是一种中间件，用于自动化超大规模神经网络训练的模型/数据混合并行性，能够在无需任何手动调优的情况下训练 1000 亿参数模型。
第二名：XiTorch
XiTorch 提供函数例程（如优化、寻根和 ODE 求解器）的一阶和高阶梯度。它还包含隐式线性算子（例如仅通过矩阵向量乘法表示的大型矩阵）的操作，如对称特征分解、线性求解和奇异值分解。
第三名：TorchLiberator
TorchLiberator 自动化模型手术，找到两个网络中权重之间的最大对应关系。
荣誉奖
- PADL 使用单一的 Python 抽象和漂亮的函数式 API 管理您的整个 PyTorch 工作流程，因此不再有复杂的配置或在预处理、后处理和前向传播之间周旋。
- PyTree 是一个用于递归神经网络的 PyTorch 包，提供高度通用的递归神经网络实现以及高效的批处理方法。
- IndicLP 使开发者和研究人员更容易在印度语言中构建应用程序和模型，从而使 NLP 成为一个更加多样化的领域。
由 PYTORCH 支持的 WEB/移动应用程序
第一名：PyTorch Driving Guardian
PyTorch Driving Guardian 是一款工具，可监测驾驶员的警觉性、情绪状态以及道路上潜在的盲点。
第二名：Kronia
Kronia 是一款安卓移动应用程序，旨在最大限度地提高农民的作物产量。
第三名：Mac 版 Heyoh 摄像头
Heyoh 是一款适用于 Zoom 和 Meets 的 Mac 虚拟摄像头，它通过识别手势和微笑来增强实时视频，并向其他视频参与者显示动画效果。
荣誉奖
- Mamma AI 是一款工具，通过使用超声波和 X 射线图像识别可能患癌的区域，帮助医生进行乳腺癌识别过程。
- AgingClock 是一款工具，首先通过甲基化基因组数据，然后是血液检测数据，最终通过多模态组学和生活方式数据来预测生物年龄。
- Iris 是一个开源照片平台，是 Google Photos 的一个替代品，包括列出照片、检测类别、检测和分类照片中的人脸、按位置和照片中的事物检测和聚类等功能。
PYTORCH 负责任 AI 开发工具
第一名：FairWell
FairWell 旨在通过允许数据科学家评估其数据集和模型预测并采取措施使他们的数据集更具包容性、模型更少偏见来解决模型对特定人群的偏见问题。
第二名：promp2slip
Promp2slip 是一个库，它使用自然的对抗性文本来测试语言模型的伦理。
第三名：Phorch
Phorch 使用 FIGA（特征重要性引导攻击）对数据进行对抗性攻击，并根据某些参数创建 3 种不同的攻击数据集。这些特征被用于在 PyTorch 中使用神经网络架构实施对抗性训练以防御 FIGA。
荣誉奖
- Greenops 帮助衡量深度学习模型在训练、测试和评估阶段的足迹，以减少能源消耗和碳足迹。
- Xaitk-saliency 是一个开源的可解释 AI 工具包，用于视觉显著性算法接口和实现，专为分析和自主应用而构建。
谢谢，
PyTorch 团队