在今年的 PyTorch 年度黑客松中，超过 1,900 名参与者努力工作，为 PyTorch 开发人员和研究人员创造了独特的工具和应用程序。
注意：提交给本次黑客松的所有项目均与 Meta Platforms, Inc. 无关，亦非由其提供。
今年，参与者可以将他们的项目提交到以下三个类别中：
- PyTorch 开发工具：用于提高 PyTorch 研究人员和开发人员工作效率的工具或库。
- 由 PyTorch 驱动的 Web 和移动应用程序：使用 PyTorch 构建的 Web 或移动界面及/或嵌入式设备。
- PyTorch 负责任 AI 开发工具：旨在支持研究人员和开发人员创建负责任的 AI 的工具、库或 Web/移动应用程序，该 AI 在整个开发过程中需考虑公平性、安全性、隐私等因素。
本次虚拟黑客松于 2021 年 9 月 8 日至 11 月 2 日举行，共有来自 110 个国家的 1,900 多名注册参与者，共提交了 65 个项目。评委根据参赛项目的构思质量、独创性、潜在影响力以及实现效果进行评审。所有项目均可点击此处查看。
以下是各类别获胜者名单！
PYTORCH 开发工具
第一名： RaNNC
RaNNC 是一种中间件，用于自动实现超大规模神经网络训练的混合模型/数据并行化，无需任何手动调整即可训练 1000 亿参数的模型。
第二名： XiTorch
XiTorch 为优化、求根和 ODE 求解器等函数程序提供了一阶及高阶梯度。它还包含隐式线性算子的运算（例如仅通过矩阵向量乘法表示的大型矩阵），如对称特征分解、线性求解和奇异值分解。
第三名： TorchLiberator
TorchLiberator 实现了模型手术自动化，能够找出两个网络权重之间的最大对应关系。
荣誉提名
- PADL 使用单一的 Python 抽象和精美的函数式 API 来管理您的整个 PyTorch 工作流程，不再需要复杂的配置，也无需在预处理、后处理和前向传播之间繁琐切换。
- PyTree 是一个用于递归神经网络的 PyTorch 软件包，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 旨在让开发人员和研究人员更轻松地构建印度语言的应用程序和模型，从而使自然语言处理（NLP）领域更加多元化。
由 PYTORCH 驱动的 WEB/移动应用程序
第一名： PyTorch Driving Guardian
PyTorch Driving Guardian 是一款监控驾驶员警觉度、情绪状态以及道路潜在盲区的工具。
第二名： Kronia
Kronia 是一款 Android 移动应用程序，旨在帮助农民实现农作物产量最大化。
第三名： Heyoh camera for Mac
Heyoh 是一款用于 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 是一款通过超声波和 X 射线图像识别癌症高发区域，从而辅助医生进行乳腺癌诊断过程的工具。
- AgingClock 是一款预测生物年龄的工具，它首先使用甲基化基因组数据，然后结合验血数据，最终利用多模态组学和生活方式数据进行预测。
- Iris 是一个开源照片平台，更像是 Google Photos 的替代品，包含照片列表、检测类别、识别和分类照片中的人脸、按位置和事物检测及聚类照片等功能。
PYTORCH 负责任 AI 开发工具
第一名： FairWell
FairWell 旨在解决特定群体中的模型偏见问题，它允许数据科学家评估数据集和模型预测，并采取措施使数据集更具包容性，从而减少模型偏见。
第二名： promp2slip
Promp2slip 是一个通过使用自然对抗文本来测试语言模型伦理性的库。
第三名： Phorch
Phorch 使用 FIGA（特征重要性引导攻击）对抗性地攻击数据，并根据特定参数创建 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训练，以作为防御 FIGA 的手段。
荣誉提名
- Greenops 有助于衡量深度学习模型在训练、测试和评估过程中的足迹，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的接口和实现，专为分析和自主应用而构建。
谢谢，
PyTorch 团队