【新智元导读】他被12所大学回绝，签证差点报废。后又被DeepMind拒了三次，在亚马逊做着最不起眼的测验作业。十二年后，这个被国际重复回绝的人，写出了改动AI格式的PyTorch。

  他身世一般，数学欠好，被美国12所大学回绝。靠着一张短期签证去美国，无学位、无资金、无计划。

  人们才发现，这个影响全球AI走向的东西，竟出自那个被拒12次的「失败者」之手。

  数学欠好、经历一般，这在印度那种内卷到骨子里的教育系统里，意味着前路不太妙。

  但他仍是想出国读研。那年他拿着1420分的GRE，请求了美国12所大学，可全被拒了。

  后来，Soumith Chintala拿到一张J-1签证去了美国，却没清晰的方向，也没钱持续念书。

  请求第二轮硕士时，又被拒到只剩南加州大学和NYU。留学梦差点断在签证那一关，那时分简直一切人都觉得他要抛弃了。

  Soumith被DeepMind拒了三次，乃至拖了好几个月才拿到豁免签证。

  起先仅仅个L4级其他小工程师，但他在一次ImageNet使命中发现了数值与超参数的过错。

  他没名望、没头衔、没资源。团队干流都在用Torch7——这个看起来前途渺茫的结构。

  公司要转向TensorFlow。一旦转型成真，他几年的汗水或许付之一炬。

  他和团队决议赌一把——重写Torch7，用更灵敏的架构和更友爱的接口，让研讨者更简单上手。

  没人想到，这个差点被砍掉的项目，一年之内被全球顶尖试验室选用，成为深度学习研讨的干流东西。

  他成了整个AI社区最受敬重的工程师之一，姓名和Yann LeCun一同被写进了PyTorch的诞生史。

  可几个月后，局势完全翻转。研讨者开端在论文里换上新的署名——「Implemented in PyTorch.」

  它不像TensorFlow那样呆板，PyTorch能让研讨者边写边改，实时调整试验模型。

  到了2018年，Facebook官方博客宣告推PyTorch 1.0，让它既能支撑研讨，也能支撑出产级其他布置。

  这是一个信号：PyTorch不再仅仅开源社区的玩具，而是AI工业的地基。

  在NeurIPS、ICML、CVPR等尖端会议上，超越七成的论文挑选PyTorch作为完成结构；OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司都在运用或根据它构建研讨东西。

  Hugging Face上的模型数量比照。可以正常的看到，PyTorch经成为AI研讨者最常用的结构，而TensorFlow的比例正在快速缩小。

  PyTorch从学术试验室走进工业界，从开源社区渗透到讲堂、课程和科研机构。

  而Soumith自己，也被推到了舞台中心——从那个被拒12次的学生，变成Meta的副总裁。

  他没有成为下一个马斯克，却成了那个「让不计其数人能造出下一个马斯克」的人。

  Soumith 后来成了Meta的副总裁，手握全球最干流的AI结构，开源社区里无数人以他为典范。

  他话不多，不发鸡汤，也不热心讲「怎么逆袭」。更多时分，他仅仅安静地写代码、审PR、和社区开发者谈天。

  他清楚自己来自什么地方——一个被拒12次的学生，一个在签证大厅里焦虑等候的人。

  现在，PyTorch已被全球数百万人运用，简直一切尖端AI模型的底层结构不能脱离它。

  Soumith的故事没有逆袭的爽点，只要绵长的打磨。他没有在被回绝时仇恨国际，也没在成功后宣传奇观。

  或许正因为如此，PyTorch才干成为那个「一切人都能用、一切人都能改」的结构。

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