在今年的 PyTorch 年度黑客马拉松中，1900 多名参与者努力工作，为 PyTorch 开发者和研究人员创造了独特的工具和应用程序。
注意：提交给本次黑客马拉松的所有项目均与 Meta Platforms, Inc. 无关联，也非 Meta Platforms, Inc. 提供。
今年，参与者可以将他们的项目提交到以下三个类别
- PyTorch 开发者工具：旨在提高 PyTorch 研究人员和开发者生产力和效率的工具或库。
- 由 PyTorch 驱动的 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：用于支持研究人员和开发者创建负责任 AI 的工具、库或 Web/移动应用程序，该工具/库/应用程序在整个开发过程中考虑公平性、安全性、隐私性等因素。
这场虚拟黑客马拉松于 2021 年 9 月 8 日至 11 月 2 日举行，吸引了来自 110 个国家的 1900 多名注册参与者，共提交了 65 个项目。参赛者根据其创意的质量、原创性、潜在影响以及实施效果进行评判。所有项目都可以在此处查看。
下面是各类别获奖者名单！
PYTORCH 开发者工具
第一名：RaNNC
RaNNC 是一种中间件，可自动实现混合模型/数据并行化，用于训练超大规模神经网络，能够训练千亿级参数模型而无需任何手动调整。
第二名：XiTorch
XiTorch 提供函数例程的一阶和高阶梯度，例如优化、求根和常微分方程求解器。它还包含用于隐式线性算子（例如仅通过矩阵向量乘法表示的大矩阵）的操作，例如对称特征分解、线性求解和奇异值分解。
第三名：TorchLiberator
TorchLiberator 自动化模型手术，寻找两个网络中权重之间的最大对应关系。
荣誉提名
- PADL 通过单一的 Python 抽象和精美的函数式 API 管理你的整个 PyTorch 工作流程，因此不再需要复杂的配置或处理预处理、后处理和前向传播。
- PyTree 是一个用于递归神经网络的 PyTorch 包，提供了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构建印度语言的应用程序和模型，从而使 NLP 领域更加多样化。
由 PYTORCH 驱动的 WEB/移动应用程序
第一名：PyTorch Driving Guardian
PyTorch Driving Guardian 是一种工具，用于监测驾驶员的警觉性、情绪状态以及道路上的潜在盲区。
第二名：Kronia
Kronia 是一款 Android 移动应用程序，旨在帮助农民最大限度地提高作物产量。
第三名：适用于 Mac 的 Heyoh camera
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展示动画效果。
荣誉提名
- Mamma AI 是一种工具，通过使用超声波和 X 射线图像识别可能存在癌症的区域，帮助医生进行乳腺癌识别。
- AgingClock 是一种工具，首先使用甲基化基因组数据，然后是血液测试数据，最终使用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，更像是 Google Photos 的替代品，其功能包括照片列表、类别检测、照片中的人脸检测和分类、按位置和照片中的事物进行检测和聚类。
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，并采取措施使数据集更具包容性并减少模型偏见，从而解决模型对特定人群的偏见问题。
第二名：promp2slip
Promp2slip 是一个库，通过使用自然对抗性文本来测试语言模型的伦理性。
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现对抗性训练，以此作为对抗 FIGA 的防御。
荣誉提名
- 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构建。
谢谢，
PyTorch 团队
