【新智元导读】他被12所大学拒绝，签证差点作废。后又被DeepMind拒了三次，在亚马逊做着最不起眼的测试工作。十二年后，这个被世界反复拒绝的人，写出了改变AI格局的PyTorch。

　　他出身普通，数学不好，被美国12所大学拒绝。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走向的工具，竟出自那个被拒12次的「失败者」之手。

　　数学不好、履历普通，这在印度那种内卷到骨子里的教育体系里，意味着前路不太妙。

　　但他还是想出国读研。那年他拿着1420分的GRE，申请了美国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，却没有明确的方向，也没钱继续念书。

　　申请第二轮硕士时，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，那时候几乎所有人都觉得他要放弃了。

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

　　起初只是个L4级别的小工程师，但他在一次ImageNet任务中发现了数值与超参数的错误。

　　他没名气、没头衔、没资源。团队主流都在用Torch7——这个看起来前途渺茫的框架。

　　公司要转向TensorFlow。一旦转型成真，他几年的心血可能付之一炬。

　　他和团队决定赌一把——重写Torch7，用更灵活的架构和更友好的接口，让研究者更容易上手。

　　没人想到，这个差点被砍掉的项目，一年之内被全球顶尖实验室采用，成为深度学习研究的主流工具。

　　他成了整个AI社区最受尊敬的工程师之一，名字和Yann LeCun一起被写进了PyTorch的诞生史。

　　可几个月后，形势彻底翻转。研究者开始在论文里换上新的署名——「Implemented in PyTorch.」

　　它不像TensorFlow那样死板，PyTorch能让研究者边写边改，实时调整实验模型。

　　到了2018年，Facebook官方博客宣布推PyTorch 1.0，让它既能支撑研究，也能支撑生产级别的部署。

　　这是一个信号：PyTorch不再只是开源社区的玩具，而是AI工业的地基。

　　在NeurIPS、ICML、CVPR等顶级会议上，超过七成的论文选择PyTorch作为实现框架；OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司都在使用或基于它构建研究工具。

　　Hugging Face上的模型数量对比。可以看到，PyTorch经成为AI研究者最常用的框架，而TensorFlow的份额正在快速缩小。

　　PyTorch从学术实验室走进工业界，从开源社区渗透到课堂、课程和科研机构。

　　而Soumith自己，也被推到了舞台中央——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「让成千上万人能造出下一个马斯克」的人。

　　Soumith 后来成了Meta的副总裁，手握全球最主流的AI框架，开源社区里无数人以他为榜样。

　　他话不多，不发鸡汤，也不热衷讲「如何逆袭」。更多时候，他只是安静地写代码、审PR、和社区开发者聊天。

　　他清楚自己来自哪里——一个被拒12次的学生，一个在签证大厅里焦虑等待的人。

　　如今，PyTorch已被全球数百万人使用，几乎所有顶级AI模型的底层框架都离不开它。

　　Soumith的故事没有逆袭的爽点，只有漫长的打磨。他没有在被拒绝时怨恨世界，也没在成功后宣扬奇迹。

　　也许正因为如此，PyTorch才能成为那个「所有人都能用、所有人都能改」的框架。