　公開されたpytorch-pfn-extras初回版では、深層学習の訓練プログラムを実装する際に数多く必要とされる機能が、エクステンションとしてパッケージ化されている。また、入力データのサイズからLinear層やConvolution層のパラメーターサイズを自動的に推論する機能や、スナップショットの保存、読み込み、世代管理を自動化する機能が搭載されている。

　PFNは併せて、機械学習向けのハイパーパラメーター最適化ライブラリ「Optuna」が、同年4月6日にPyTorchエコシステムに公式登録されたことも発表した。

　なお、PFNによると、同社とFacebookのPyTorch開発チームは、pytorch-pfn-extrasをPyTorch本体に統合する協議を進めている。また、PFNは2020年前半のOSS公開を目指して、深層強化学習ライブラリChainerRLのPyTorch版を開発している。

PFNがChainerの開発を終了しPyTorchへ移行、西川社長「非常に大きな決断」
Preferred Networks（PFN）は2019年12月5日、同社が開発する深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表した。
PFNが深層学習プロセッサを開発した理由は「世界の先を行くため」
Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニングに特化したプロセッサ「MN-Core（エムエヌ・コア）」を発表した。同プロセッサは学習の高速化を目的とし、行列の積和演算に最適化されたものとなる。FP16演算実行時の電力性能は世界最高クラス（同社調べ）の1TFLOPS/Wを達成した。
トヨタとPFN、サービスロボットを共同で研究開発へ
トヨタ自動車とPreferred Networksは、トヨタの生活支援ロボット「Human Support Robot」をベースに、サービスロボットを共同で研究開発する。この共同開発により、世界に先駆けたサービスロボットの実用化を目指す。
PFNが全自動お片付けロボットで示した可能性、2020年投入の開発ツールで具現化
ベンチャー企業のPreferred Networks（PFN）は、「CEATEC JAPAN 2018」において、散らかった部屋の中のさまざまなモノを片付ける「全自動お片付けロボットシステム」を披露した。現在同社で開発を進めているパーソナルロボットシステムの技術デモとなる。
「ロボットはPCと同じ道をたどる」PFNが描くロボットの将来像
「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16～19日、千葉県・幕張メッセ）の基調講演にPreferred Networks（以下PFN）代表取締役社長兼最高経営責任者の西川徹氏が登壇。「全ての人にロボットを～Robots for Everyone」をテーマに講演した。
Chainerの開発が終わっても止まらない、国内製造業のAI活用
リリースから4年半で開発を終了しますが、その使命は十分なまでに果たしたといえるでしょう。