PyTorch Day China 2026 提案征集（Call for Proposals，CFP）正式开启。活动将于 2026 年 12 月 12 日（周六）在阿里巴巴·北京朝阳科技园B区举行，本届 PyTorch Day China 由 PyTorch 基金会与阿里云、AMD 联合主办，汇聚中国 AI 先驱、研究人员和开发者，共同探索开源 AI 的未来，以及 PyTorch 基金会项目（包括 PyTorch、vLLM、DeepSpeed 和 Ray）的发展方向。
无论你正在优化训练流程、部署模型服务、贡献框架与算子，还是将模型应用于机器人、边缘设备及具体行业场景，都欢迎提交提案，分享你的技术方案、工程取舍和实践经验。
投稿方向
本次提案征集设置五个方向，关注实现细节、架构设计、开发工具及可复用的实践成果。
模型训练与后训练（Model Training & Post-Training）：使用 PyTorch 及相关开源技术栈开展模型训练、微调与对齐。议题包括分布式训练、监督微调（SFT）、强化学习、偏好优化，以及训练效率、稳定性和资源利用率的提升。
高效推理与部署（Efficient Inference & Deployment）：将模型部署为可靠、持续运行的服务。议题包括大语言模型与多模态模型推理、量化、投机解码、KV Cache 优化、集群调度，以及云端、本地数据中心和终端部署在延迟、吞吐量与成本之间的权衡。
PyTorch 核心与硬件加速（PyTorch Core & Hardware Acceleration）：PyTorch 编译、执行与硬件适配的最新进展。议题包括 torch.compile、Kernel 与算子优化、性能分析，以及不同 GPU 和 AI 加速器的适配、兼容性与可复现 Benchmark。
具身智能（Physical AI）：将 PyTorch 模型应用于机器人和物理设备。议题包括视觉—语言—动作（VLA）模型、感知与控制，以及基于仿真的训练。
PyTorch 生态与应用（PyTorch Ecosystem & Applications）：基于 PyTorch 及相关开源项目构建的工具、行业应用与社区贡献。议题包括垂直领域专用库、开发与评测工具，以及开源协作。
重要日期
项目 |
信息 |
开放注册 |
11 月 5 日（周二） |
投稿截止时间 |
11 月 10 日（周二） |
议程公布 |
11 月 18 日（周三） |
活动日期 |
12 月 12 日（周六） |
提交你的提案
提案提交网址：
https://www.lfopensource.cn/pytorch-day-china/program/call-for-proposals/
12 月 12 日，北京阿里巴巴·北京朝阳科技园B区，期待与你交流 PyTorch 的技术与实践。