一年一度的国际机器学习大会（ICML）公布了数千名人工智能研究人员的最新研究成果。 今年的入选论文清晰地指向了一个趋势：开放的尖端模型和开放的人工智能基础设施已成为现代人工智能科学研究的基石。 英伟达（NVIDIA）共有 74 篇论文被 ICML 2026 接纳。近 2,000 篇入选论文引用了英伟达的 GPU，而 145 篇则将英伟达的 Nemotron 系列开放模型（包括开放数据集）作为新研究的基础。此外，还有数百篇论文借鉴了英伟达的 Cosmos、Isaac GR00T、BioNeMo 以及其他英伟达开放模型家族，这些研究涵盖了物理AI、机器人、自动驾驶汽车和生物医学等领域。
定义今年研究的核心主题
视觉和视频生成、用于大型语言模型（LLMs）的强化学习、代理训练以及AI推理等领域，依然是今年论文中的突出主题，这反映了这些领域持续获得的大量投资。同时，也有几个新兴领域崭露头角。
机器人世界模型引起了广泛关注，例如 DreamDojo 论文就推动了AI系统学习理解和操作物理环境能力的边界。DreamDojo 通过人类视频学习物理世界的运行规律，并基于英伟达 Cosmos 开放尖端模型，预测机器人在从未训练过的环境中的操作能力。这使得研究人员能够评估策略、规划动作以及远程操控虚拟机器人，从而在不承担物理部署成本和风险的情况下加速开发进程。
生命科学领域的人工智能研究，得益于英伟达 BioNeMo 开放模型的研究贡献，帮助研究人员深入理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。FLIP2 等论文引入了用于测试AI预测蛋白质突变效应能力的公开基准。KERMT 是一款新的 BioNeMo 开放模型，用于预测对药物发现至关重要的分子特性。
合成数据生成（SDG）在今年的 ICML 上引起了特别的兴趣，多篇论文展示了 Nemotron 和物理AI的开放数据集，这反映了研究人员在扩展训练规模时，正逐渐摆脱对人类标注数据的单一依赖。
开放的研究栈
开放的基础设施为研究人员提供了加速突破的工具。
论文显示，Nemotron 不再仅仅被视为单一的模型发布，而更像是一个研究栈：提供开放的权重用于评估，开放的数据集用于训练和调整，以及开放的“配方”用于推理、工具使用、安全、数据整理和高效推理。
除了模型本身，NeMo Curator 及其支持的开放数据集，为研究人员提供了数据整理的可复现基础。SDG 工具使得以过去难以想象的速度和规模创建高质量训练集成为可能。
Cosmos 3 系列开放的、尖端的全模态模型，在使研究人员和开发者能够构建感知、推理、规划并在物理世界中行动的机器人、自动驾驶汽车和视觉AI方面，实现了代际飞跃。
此外，用于自动驾驶汽车开发的英伟达 Alpamayo 开放模型系列、用于机器人技术的英伟达 Isaac GR00T，以及用于生物医学的英伟达 BioNeMo，都在加速各行业的研发进程。
在此基础上构建的生态系统
这种势头不仅限于英伟达自身的实验室。
Basecamp Research 开发了一种新的 DNA 基础模型 EDEN，该模型有助于研究人员解读和设计基因序列。
默克公司（Merck & Co.）利用 KERMT 预测潜在药物分子在体内的行为，包括其有效性、安全性以及是否易于开发。
Sakana AI — 今年的 ICML 参会者 — 直接基于 Nemotron 3 Ultra 构建了其 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用这一开放基础推动其在AI研究自动化方面的工作。
KiloCode 将 Nemotron 集成到其代码路由架构中，报告称代币成本降低高达 90%，这对于 AI 生产部署的经济性具有实际意义。
NAVER 利用 Nemotron 架构开发了自己的模型，为韩语人工智能研究奠定了基础。
Together AI 在其平台上托管 Nemotron 模型，使其能够为需要可靠、无缝访问开放推理的研究人员提供更便捷的服务。
Humanoid、LG 电子、NEURA Robotics 和 Noble Machines 公司正在采用英伟达 Isaac GR00T 模型，以加速其人形机器人的工业化部署。同时，1X、Agility、Agile Robots、波士顿动力（Boston Dynamics）、Hexagon Robotics 和 Mentee 公司则利用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 来构建下一代人形机器人，加速其机器人的开发和验证。
您可以在 Hugging Face 上探索英伟达的开放模型。
您可以在 7 月 10 日星期五的 ICML GenBio 研讨会上了解基因组学和生物学研究的最新进展。
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洛伦佐·彼得森
2019年8月15日下午1:25