读者如何验证田柯宇是否篡改过 PyTorch 源码？
读者可通过比对原始代码与报告中提及的修改内容，确认是否存在实际篡改行为。
核实报告中提到的篡改行为是否真实存在
据 OSCHINA 报道，受害方称田柯宇篡改了共享集群上的 PyTorch 源码。读者可查阅 PyTorch 官方仓库的提交记录，比对报告中提到的修改内容，确认是否存在未公开的改动。若提交记录中无相关变更，可推断报告内容可能不实。但需注意，若改动未提交至官方仓库，仍可能真实存在。
分析田柯宇的版本与报告内容的差异
田柯宇称其行为仅持续十天、五次左右，且未影响他人。读者可对比双方时间线，查看是否存在时间重叠。若报告中提到的篡改行为与田柯宇所述时间不符，可质疑其真实性。此外，若田柯宇的代码改动未被其他团队成员发现，也可能说明其行为未造成实际影响。但需注意，部分改动可能未被及时察觉。
验证 PyTorch 源码是否被用于分布式训练
若田柯宇确实篡改了 PyTorch 源码，其改动可能影响分布式训练。读者可查看相关项目中是否使用了 PyTorch 的分布式训练功能，并检查训练日志是否有异常。若训练过程中出现随机终止，且与报告中描述一致，可作为佐证。但需注意，训练异常也可能由其他因素导致，需进一步排查。
检查田柯宇是否用 PixArt 冒充 VAR 项目成果
报告称田柯宇用 PixArt 冒充 VAR 项目成果。读者可查看 VAR 项目中是否使用了 PixArt 模型，并比对训练结果与 PixArt 的输出是否一致。若结果高度相似，可能说明存在伪造行为。但需注意，PixArt 本身可能为训练所用，需进一步确认其使用背景。
资料与延伸阅读
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