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高实验室是北京大学的一个生物信息学和计算基因组学研究小组，专注于开发计算方法来解读基因组中的“编码信息”。团队成员背景多样，涵盖生物学、医学、化学、数学和计算机科学等学科，共同推进知识边界。实验室正在寻找有才华和动力的学生、博士后、技术人员和研究科学家。

IDSIA（Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence USI-SUPSI）是瑞士卢加诺大学（Università della Svizzera italiana, USI）信息学院和瑞士南方应用科学与艺术大学（SUPSI）创新技术系的联合研究所。IDSIA在人工智能领域进行基础和应用研究，与工业和机构合作，对行业和经济产生重要影响。主要研究方向包括机器学习、智能控制、自然语言处理、计算几何与计算机视觉、自主机器人和理论算法。

Rerun是一个开源的多模态数据堆栈，专注于空间和具身人工智能的日志处理和可视化。它提供了管理基础设施，以规模化地摄取、存储、分析和流式传输数据，并内置了视觉调试功能。Rerun易于使用，支持快速灵活的可视化，帮助用户快速启动和运行。

NOMAD CoE（NOMAD卓越中心）致力于利用下一代高性能计算（HPC）进行从头算材料科学计算，以研究更复杂系统的高准确性和精确性。中心专注于将密度泛函理论（DFT）、格林函数方法和耦合簇理论应用于百亿亿次（Exascale）计算，支持包括平面波（PW）、线性增强PW和以原子为中心的轨道在内的整个代码家族。NOMAD CoE还推动了Exascale工作流的发展，涵盖了高通量计算和超越DFT的工作流，并致力于NOMAD AI工具包的发展，以实现近实时性能，构建高效整合和使用数据的基础设施。

Rémy Grünblatt 是一名研究与开发工程师，目前就职于AFNIC。他曾在Télécom SudParis工程学校担任副教授，并负责高速互联网平台。他的研究兴趣包括网络（尤其是无线网络）、分布式和自主系统，以及隐私和安全。他还支持开放科学和研究的可重复性、可复制性。

Tech-Deliberate-Jiro是一个专注于技术内容的网站，提供MLOps、AI、点群处理、Deep Learning等领域的深入分析和教程。主营业务包括提供数据科学、机器学习、DevOps和图像处理的解决方案和学习资源。

面壁智能是一家人工智能大模型技术创新与应用落地企业，愿景为“智周万物”，致力于创造安全、普惠的通用人工智能，让AI技术惠及千万家企业。 我们将努力构建智能时代大模型基础设施，加速大模型在人工智能典型场景与领域应用与落地，成为通用智能服务的时代引领者。

我们致力于创造令人难以置信的事物，以鼓舞人心的方式将人们联系起来。由于我们无法真正独自推进突破性的人工智能，因此我们分享我们的研究成果并与人工智能社区合作，共同推动科学发展。无论是在人工智能基础设施、生成式人工智能、自然语言处理、计算机视觉还是人工智能的其他核心领域，我们的重点都是通过协作、负责任的人工智能创新以鼓舞人心的方式将人们联系在一起。我们所做的工作共同将想法转化为创新。我们正在人工智能的关键领域积极创造非凡成就，塑造人工智能驱动的未来。我们的目标是通过众多不同的基础和应用研究项目来改善未来。