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AI 聚合热点事件 · 2026/10/25

DeepMind 曝 Softmax 与交叉熵隐藏 Bug，Gemini 辅助修复

1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/25 13:28:00
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Google DeepMind 研究指出 PyTorch、JAX 等主流框架中 Softmax 和交叉熵的标准实现存在数值精度 Bug，可能导致训练不稳定。团队提出无需提高浮点精度的计算调整方案即可修复，且 Gemini 在发现该问题及实验验证中发挥了关键作用。

最新动向/Google DeepMind 研究指出 PyTorch、JAX 等主流框架中 Softmax 和交叉熵的标准实现存在数值精度 Bug，可能导致训练不稳定。团队提出无需提高浮点精度的计算调整方案即可修复，且 Gemini 在发现该问题及实验验证中发挥了关键作用。

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  1. 机器之心 (微信公众号)T2·85 分

    DeepMind 曝 Softmax 与交叉熵隐藏 Bug，Gemini 辅助修复

    原标题：PyTorch、JAX都被点名！Softmax曝出隐藏Bug，Gemini立功

    • PyTorch、JAX、TensorFlow 等主流框架的 Softmax 和交叉熵实现存在隐蔽的数值精度 Bug
    • Bug 可能在特定训练阶段改变梯度，导致损失飙升或模型能力退化
    • 通过调整计算方式即可修复，无需提高浮点精度或重新设计损失函数
    • Gemini 模型在发现该 Bug 及执行大量验证实验中起到了关键作用