本文译自 David Donoho (2017): 50 Years of Data Science，发表在 Journal of Computational and Graphical Statistics 杂志。在正式发表前数年，其初版就广为流传，引发了学术界深入、持续的讨论。原文以 1962 年 Tukey 的著名文章 The Future of Data Analysis 作为数据科学元年，如此来算数据科学迄今已逾 60 年。故译本文以为纪念。 Donoho 是斯坦福大学统计系教授及人文与科学学院 Anne T. and Robert M. Bass 讲席教授。他在关于稀疏数据、小波分析、图像的稀疏表达、凸优化、压缩感知等领域的工作， 在统计、 数学、 电子工程等学科和产业界有着深远的影响。Donoho 是美国国家科学院院士、法国科学院外籍院士。他曾经获得过麦克阿瑟奖、约翰 · 冯 · 诺依曼讲座奖、邵逸夫奖等。

本文译者：于嘉傲，审校：魏太云、邱怡轩，为了便于网页阅读，对表格、脚注进行了调整，并更新了失效的网页链接。原文链接：https://doi.org/10.1080/10618600.2017.1384734，统计之都中文译本：https://cosx.org/2023/03/50-years-of-data-science-cn/。

2025年3月18日，NVIDIA 首席执行官黄仁勋在加利福尼亚州圣何塞 SAP 中心发表 GTC 2025主题演讲，谈到代理 AI、机器人、加速计算等领域的未来发展。

黄仁勋重复在 CES 2025 上主题演讲的 AI 技术发展的路径。

具身智能（Embodied Artificial Intelligence，简称 EAI）将人工智能融入机器人等物理实体，赋予它们感知、学习和与环境动态交互的能力。本文简要回顾了 EAI 的历史、当前发展以及未来展望。

Gemini Code Assist 是一个依托 AI 技术的协作工具，可提供指导，帮助您解决代码问题、为项目生成代码，以及在编码时接收内嵌建议。

Gemini Code Assist免费个人版全球上线，只需Google账号就可以使用。Gemini Code Assist使用Gemini 2.0模型为底层，又经过Google根据真实程式撰写情境微调及优化，支持所有主流编程语言，每月18万次代码补全，长达128K tokens适用大型档案，已经登录VS Code、JetBrains、Android Studio、Firebase……等主流开发工具。

本文简要介绍在Windows计算机以Docker方式本地部署人工智能应用OpenHealth的过程。

OpenHealth是一个人工智能健康助手，通过本地运行的人工智能框架和个人健康信息运行。系统由解析和LLM两个主要组件组成。目前，解析使用Upstage和OpenAI API（在我们的测试中表现最佳），本地解析器即将推出。LLM组件可以使用Ollama在本地完全运行。

六位未满25岁的科技天才是马斯克DOGE（政府效率部）的“六君子”（《每日邮报》称为“书呆子大军”）。他们手握AI、数据科学和自动化技术，意图用代码取代政客，用算法消灭低效，以科技之力撬动整个国家机器。

由于信奉（1）未来十年全球风险集中在环境、技术和社会治理（世界经济论坛《2024年全球风险报告》），和（2）全球治理转型、人工智能技术和特朗普新政加速旧国际秩序崩溃这两个理论和判断，转发本文以介绍人工智能、数据科学和自动化应用于社会治理。

深度求索（DeepSeek）是由中国对冲基金幻方（High-Flyer）创立和支持的人工智能公司。2024年12月，该公司将其人工智能模型 DeepSeek-V3 版作为开源发布，声称该模型可与 OpenAI 和谷歌的模型相媲美，但训练成本仅为 560 万美元（尚不清楚具体包括哪些支出，但推测是该模型使用 2,048 个 NVIDIA H800 GPU 进行了约两个月预训练的 GPU 成本）。

DeepSeek在网页端、APP 和 API 全面上线，可以写代码、读文件、写作各种创意内容，该模型正受到越来越多的关注。在Vibe-Eval基准测试中是迄今为止排名最高的公开授权模型，也是目前最大的公开授权模型，比 Meta 公司最大的 Llama 系列模型 Llama 3.1 405B 还要大得多。

2025 年 1 月 6 日，NVIDIA 推出了 NVIDIA® Project DIGITS，这是一款个人 AI 超级计算机，可让全球的 AI 研究人员、数据科学家和学生使用 NVIDIA Grace Blackwell 平台的强大功能。

Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片，提供千万亿次的 AI 计算性能，可用于原型设计、微调和运行大型 AI 模型。