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DeepMind指出Softmax与交叉熵数值精度Bug
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AI 综述
2026年10月25日，机器之心报道，Google DeepMind 首席研究科学家 Jonathan T. Barron 等人提交论文《A Fix for Softmax and Cross-Entropy》，指出 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架普遍采用的 Softmax 与交叉熵标准实现存在两个数值精度 Bug。报道称，该论文同时提出了修复方案。目前进展停留在论文提交与公开报道阶段，报道未提及各框架是否已采纳修复或发布更新。
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10月25日
- 机器之心DeepMind 研究指出 PyTorch、JAX 等框架的 Softmax 与交叉熵存在数值精度 Bug
Google DeepMind 首席研究科学家 Jonathan T. Barron 等人提交论文《A Fix for Softmax and Cross-Entropy》，指出 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架普遍采用的 Softmax 与交叉熵标准实现存在两个数值精度 Bug。
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