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肿瘤免疫微环境对癌细胞生长和治疗反应有重要影响。传统免疫组织化学技术难以捕获多蛋白信息，而多重免疫荧光技术成本较高。研究团队利用AI技术GigaTIME，从常规H&E切片生成虚拟多重免疫荧光图谱，分析超过14,000名癌症患者的数据，揭示肿瘤免疫微环境的复杂性，为精准医疗提供新工具。

华盛顿大学医学院与Databricks合作，建立现代AI数据基础设施，推动医疗转型。Dr. Philip Payne和Mike Sanky讨论了该合作的影响，包括识别圣路易斯的阿尔茨海默病治疗缺口及加速生成AI在医院入院中的应用。

AAAI公布2025年度Fellow评选结果，16位学者入选，其中4位华人：陈一昕、付昀、熊辉和杨明玄因在机器学习和计算机视觉等领域的杰出贡献获奖，彰显华人在人工智能领域的影响力。

华盛顿大学的计算机硬件与软件接口课程深入探讨计算机系统架构，适合计算机科学学生和技术爱好者。课程涵盖C语言和x86汇编的实践编程，提供内存管理和低级编程的知识，帮助学生理解数字基础设施。

华盛顿大学研究人员开发了Casanovo机器学习模型，可将质谱中的峰序列转换为肽序列。使用Transformer神经网络架构，在3000万个标记光谱上进行了训练。Casanovo在跨物种基准数据集上表现优于其他方法，并改善了免疫肽组学和宏蛋白质组学实验的分析。研究发表在《Nature Communications》上。Casanovo还可用于抗体测序和其他应用。未来计划对Casanovo进行微调以适应不同的裂解酶。

华盛顿大学、Salesforce Research和斯坦福大学等机构联合构建了规模空前的开源多模态数据集MINT-1T，包含一万亿文本token和三十亿张图像。该数据集经历了多个步骤，包括数据收集、过滤和去重。实验结果显示，在MINT-1T数据集上训练的模型在多个基准任务上表现优于之前的数据集。这个超大规模的开源多模态数据集有望成为多模态大模型的起点。

美国拜登政府宣布了1.1亿美元的日美人工智能合作伙伴关系，其中包括通过华盛顿大学和筑波大学的合作资助研究的计划。NVIDIA与亚马逊合作，投资2500万美元，旨在将最新技术带到华盛顿大学和筑波大学。全球各大学通过提供超级计算的高性能计算能力，为学生提供关键的人工智能技能培训。NVIDIA多年来一直在大学投资，提供计算资源、高级培训课程、捐赠等支持，为学生和教授提供高性能计算（HPC）用于突破性研究成果。