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IBM研究院深入研究数学科学，专注于优化、概率等，提高大数据和AI技术。

探索TogetherAI的开源数据科学家代理如何利用ReAct框架和代码解释器简化复杂的数据任务，增强AI驱动的数据分析。

发现去中心化物理基础设施网络（DePIN）在医疗保健、数据变现和去中心化科学中的日益影响，这在 a16z crypto 的研究中得到了强调。

微软利用AI推动健康、能源和气候科学领域的进步，从分子生物学到生态系统保护，促进了诸多发现。

了解如何使用cuDF、cuML和cuGraph等GPU加速库来加速Python数据科学工作流程，以更快地进行数据处理和模型训练。

经验丰富的生物制药和风险投资专家 Michael Baran 加入 Sapien Capital，以在 Sei 区块链上推进去中心化科学 (DeSci) 的计划。

NVIDIA 与美国国家科学基金会合作，通过开发开放的 AI 模型来增强美国的科学研究，旨在提升美国在全球的科学领导力。

NVIDIA与英国创新者合作，增强AI在机器人、医疗保健和生命科学领域的应用，支持英国的AI行动机会计划。

NVIDIA 的 RAPIDS 25.08 版本引入了 cuML 的新分析工具、Polars GPU 引擎的更新和额外的算法支持，增强了数据科学的可访问性和可扩展性。

探索 Kaggle 大师掌握表格数据的策略，包括 GPU 加速技术、多样的基线和特征工程。了解这些方法如何提升现实世界的数据建模。

Vitalik Buterin讨论了内存访问的复杂性，通过提出一个O(N^⅓)模型来挑战传统观点。这对算法优化和硬件设计具有影响。

Anthropic与美国国家实验室合作举办AI大赛，评估AI模型在科学研究和国家安全中的应用，突出AI加速科学进步的潜力。