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AI最终可以看到DPU在企业网络中起飞
2013年，亚马逊Web服务通过名为Smartnics或数据处理单元（DPU）的专业网络卡引入了增强的网络。VMware，NVIDIA，INTEL和AMD等其他云巨头也遵循，将DPU集成以加速数据处理并增强安全性。尽管主要参与者的最初支持，但在服务提供商租用服务器容量的服务提供商之外的采用率仍然很慢。但是，AI的兴起可能会推动更广泛的DPU用法，以优化数据库工作负载，管理NVME设备和运行推理任务，同时释放主机资源。Red Hat在OpenShift 4.19中对DPU的最新支持进一步表明，随着AI需求的增加，该领域的潜在增长。
ARC Institute发起虚拟细胞挑战以加速AI模型开发
ARC研究所的研究人员正在开发人工智能（AI）模型，该模型接受了转录组数据训练，以预测不同条件下细胞中基因表达模式的变化。目的是创建虚拟细胞模型，以帮助发现能够将细胞从患病状态转移到健康状态的药物，从而可能提高临床成功率。但是，由于现有数据集中的生物学复杂性和技术噪声，创建这些虚拟细胞是具有挑战性的。为了应对这一挑战，ARC Institute发起了“虚拟细胞挑战”，这是一项公共竞争，获得了100,000美元的奖金，以预测细胞对遗传扰动的反应的最佳模型。该计划旨在建立类似于蛋白质结构预测竞赛的标准化基准。竞争对手将使用大型单细胞转录组学数据集和公共数据库来培训其模型。首届挑战包括评估竞争性虚拟细胞在推广到新环境时能够预测基因活性变化的良好状态，绩效指标重点介绍了预测和对技术噪声的鲁棒性的准确性。现在，对来自各个机构的个别贡献者和团队开放注册。
YouTube使用AI的两种新方法为您带来更多的爱
YouTube正在推出两个AI更新：搜索结果旋转木马，建议创建者在平台上的视频和描述，现在可用于与购物，旅行或本地活动相关的美国优质成员；并将其对话AI工具扩展到美国的一些非高级用户，提供有关学术内容的信息，建议和测验。
AI科学家的梦想比以往任何时候都更近
从材料科学到天气预报，现代人工智能正在加速各个学科的科学进步。著名的进步包括Google Deepmind的Alphafold，该Alphafold赢得了2024年使用深度学习技术预测蛋白质结构的诺贝尔化学奖。AI还有助于绘制脑连接并发现新的晶体结构。在物理学中，AI有助于分析粒子碰撞和重力波的数据。此外，AI驱动的“自动驾驶实验室”自主进行实验，有望彻底改变科学研究效率，同时解决诸如可解释性和滥用之类的挑战。
