熱點事件持續更新
多個深度學習框架被指有數值缺陷
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AI 綜述
2026年10月25日，新浪科技報道，Google DeepMind 的 Jonathan T. Barron 等人指出，PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架中，Softmax 與交叉熵的標準實作存在兩種數值精度缺陷。報道稱，這些缺陷在特定條件下可能改變梯度，但沒有列明缺陷的具體形式、觸發條件或影響範圍。現有報道亦未提及相關框架是否已回應或修正，因此目前進展是研究人員指出了這些實作問題。
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最新進展10月25日 13:34
研究人員指出多個框架的 Softmax 與交叉熵實作有兩種數值缺陷。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月25日
- 新浪科技研究指出 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架的 Softmax 與交叉熵標準實作存在兩項數值缺陷
Google DeepMind 的 Jonathan T. Barron 等人指出，PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架的 Softmax 與交叉熵標準實作存在兩種數值精度缺陷，可能在特定條件下改變梯度。
本事件熱度走勢
當前熱度 9·可比範圍峯值 10（10月25日 14:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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