这篇文章批判了PyTorch框架，认为它虽然易于使用，但缺乏可扩展性，无法满足大规模科学计算的需求。作者认为PyTorch过度追求灵活性和动态性，导致性能和可维护性下降，而JAX以其基于编译器的设计理念和函数式编程风格，在性能、可扩展性和可移植性方面更胜一筹。作者还批评了PyTorch的多后端策略和生态系统的碎片化问题，并鼓励研究者转向JAX，以构建更强大、可复现和可扩展的深度学习模型。