数据科学

2025年 11月 19日

借助 BroRL 中的扩展功能突破强化学习训练限制

在使用可验证奖励的强化学习（RL）训练大语言模型（LLM）时，一个极具挑战性的问题是如何突破性能瓶颈。
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2025年 11月 10日

如何将数学问题的推理速度提升 4 倍

大语言模型能够解决具有挑战性的数学问题。然而，若要实现其大规模高效运行，仅依靠一个强大的模型检查点还远远不够。
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2025年 11月 10日

使用 GPU 加速的 Polars DataFrame 训练 XGBoost 模型

PyData 生态系统的一大优势在于其出色的互操作性，能够支持数据在专注于探索性分析、模型训练与推理的各类库之间无缝流转。
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2025年 11月 7日

构建交互式AI智能体，加速机器学习任务

在开始分析之前，数据科学家通常需要投入大量时间清理和准备大型非结构化数据集，这一过程对编程与统计专业知识要求较高。特征工程、
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2025年 11月 6日

利用 NVIDIA cuVS 加速 Faiss 中的 GPU 向量搜索

随着企业收集的非结构化数据日益增多，并更加广泛地应用大语言模型（LLM），对更高效、更具可扩展性系统的需要也愈发迫切。
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2025年 11月 5日

使用 PyTorch 和 NVIDIA BioNeMo Recipes 扩展生物学 Transformer 模型

训练拥有数十亿乃至数万亿参数的模型依赖于先进的并行计算技术。研究人员需要在不牺牲计算速度和内存效率的前提下，合理组合并行策略，选用高效加速库，
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2025年 11月 4日

如何使用 OpenFold3 NIM 预测生物分子结构

几十年来，生物学中最深奥的谜题之一，便是氨基酸链如何自发折叠成复杂而精密的生命结构。尽管研究人员精心构建了各种模拟与统计模型，
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2025年 10月 28日

隆重推出用于 RNA 设计和分析的 CodonFM 开放模型

开放式研究对推动创新至关重要，AI 与科学领域的众多突破正是通过开放式协作实现的。在数字生物学研究领域，
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2025年 10月 24日

NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任务

当今，要求严苛的 AI 开发者工作负载通常需要比台式电脑所能提供的内存更多，也往往需要访问笔记本电脑或 PC 所不具备的软件，
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2025年 10月 24日

在 NVIDIA cuOpt 中使用 GPU 加速的屏障方法求解线性程序

NFL 如何在安排所有常规赛季比赛的同时，避免比赛场地与 Beyoncé 音乐会的时间发生冲突？ 医生如何利用单个捐赠的肾脏启动一系列移植，
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2025年 10月 14日

借助 NVIDIA Parabricks 提高变体识别准确性

NVIDIA Parabricks 是一款专为数据科学家和生物信息学家设计的可扩展基因组学软件套件，专注于基因数据的二级分析。
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2025年 10月 8日

训练联合 AI 模型以预测蛋白质属性

预测蛋白质在细胞内的定位对于生物学研究和药物开发具有重要意义，这一过程被称为亚细胞定位。蛋白质的功能与其所处位置密切相关，明确其存在于细胞核、
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2025年 10月 6日

GPU 原生 Velox 和 NVIDIA cuDF 加速大规模数据分析

随着工作负载规模的扩大以及对高效数据处理需求的提升，相比基于 CPU 的系统，采用 GPU 加速的数据库和查询引擎在性价比方面展现出显著优势。
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2025年 10月 2日

NVIDIA AI Red 团队的实用 LLM 安全建议

近年来，NVIDIA AI 红队（AIRT）已对多款在投产前的支持 AI 的系统进行了潜在漏洞和安全风险评估。
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2025年 9月 25日

使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法

在之前关于 AI 在制造和运营中应用的博文中，我们探讨了供应链所面临的独特数据挑战，并介绍了智能特征工程如何显著提升模型性能。
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2025年 9月 23日

如何使用 GPU 驱动的 Leiden 在 Python 中加速社区检测

社区检测算法通过识别网络中隐藏的关联实体组，在理解数据方面发挥着重要作用。社交网络分析、推荐系统、GraphRAG、
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