一位开发者在构建稀疏自编码器时遭遇了罕见的PyTorch框架底层Bug。该问题表现为模型训练损失函数持续处于平台期，经深度排查发现根本原因在于苹果硅GPU（MPS）后端执行Adam优化器时，由于内存处理机制缺陷导致部分张量更新操作静默失败。开发者通过逆向追踪从优化器内部实现到GPU内核调用，最终定位到非连续张量在MPS设备上的计算异常。临时解决方案采用创建连续临时张量执行运算后回传数据的方式成功绕过该问题。这一案例不仅揭示了PyTorch在新兴硬件平台适配中的潜在风险，更凸显了深度学习框架在跨平台兼容性测试中的重要性，对从事AI模型开发的工程师具有重要警示意义。