OpenEnv - 智能体执行环境
OpenEnv 是由 Meta PyTorch 团队与 Hugging Face 联合推出的一个开源项目,旨在为 AI 智能体(Agent)提供标准化、可复现、可安全执行的运行环境。
它的定位是一个 “Agentic Execution Environment(智能体执行环境)” 框架,目标是让开发者能够:
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构建、运行和分享智能体可交互的环境;
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以安全、标准化的方式定义任务、接口与工具;
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实现智能体的可控执行与强化学习训练。
你可以把它理解为一个 AI 智能体的“操作系统” —— 在这个环境中,智能体拥有可使用的工具、受控的上下文、安全的沙盒,以及清晰的任务接口。

OpenEnv 的 PPT 下载:https://gitee.com/ld/doc
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PyTorch 发布分布式编程框架 Monarch:让分布式 AI 训练像单机一样简单
PyTorch 团队发布了全新分布式编程框架 Monarch,旨在彻底简化大规模机器学习任务的开发与部署。Monarch 采用“单控制器(single-controller)模型”,允许开发者用一份普通的 Python 脚本,就能控制跨越上千张 GPU 的集群训练流程。 在传统多控制器架构中,开发者需要手动管理同步、故障恢复、跨节点通信等复杂细节,而 Monarch 将这些过程完全自动化。它将集群资源抽象为“可编程数组 (meshes)”,用户可以像操作张量一样操控整片 GPU 网格,实现代码的高度可扩展性。 Monarch 的核心特性包括: 进程与 Actor 网格 (Process / Actor Mesh):以数组形式组织分布式进程与任务,支持切片与并行操作。 快速故障恢复:在大规模训练中自动处理主机或进程中断,可在数分钟内恢复运行。 本地式分布式张量:无缝集成 PyTorch,让分布式张量操作像本地张量一样自然。 交互式调试支持:开发者可直接在 Jupyter Notebook 上操控和调试分布式集群。 在实际应用中,Monarch 已用于强化学习和大模型预训练任务。例如,Py...
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1024 程序员节|这一行代码,值得被祝贺
当 “1024” 从计算符号变成程序员的节日,键盘声里就有了不一样的热闹。 MoonBit 的团队也想在这个属于开发者的日子里,留一点与众不同的纪念 —— 不去做喧闹的仪式,也不把它变成另一场任务, 而是把这一天交还给写代码的人本身: 让你因为一次提交、一次 PR、一次灵光乍现的重构, 得到一份轻松的小奖励,一句认真被看见的认可, 提醒我们:写代码不是孤单的流程,它理应被庆祝。 ⏰活动时间 即刻 - 10 月 26日 23:59 🙋参与对象 每一位热爱 coding /MoonBit 的你 🎲玩法规则 💡两种方式,可选其一,也可都参与 ① Show me your code 拍一张你在使用 MoonBit 的画面:可以是代码编辑器、命令行成功执行的界面等—— 记得让你竖起的大拇指入镜,表示「这段代码,我满意!」👍 ② Show me your picture 分享一张带有 MoonBit 元素的照片:比如安装界面、Logo、贴纸周边、参会现场等等, 并讲讲你与 MoonBit 的小故事(长短不限)。 📌 小提醒 也欢迎简单介绍一下你自己——来自哪里、关注什么方向、现在正用 ...
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