How Open Models Are Driving AI Research - 一号娱乐官网

每年，国际机器学习大会（ICML）都会展示全球数千名人工智能研究人员的研究成果。今年的会议论文集清晰地揭示了一个趋势：开放的前沿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）有 74 篇论文被 ICML 2026 接收。约有 2000 篇被接收的论文引用了英伟达 GPU，其中 145 篇论文将英伟达 Nemotron（一个包含开放数据集的开放模型系列）作为新研究的基础。此外，还有数百篇论文借鉴了英伟达 Cosmos、英伟达 Isaac GR00T、BioNeMo 以及其他英伟达开放模型系列，这些研究涵盖了物理 AI、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究等多个领域。

定义今年研究的关键主题

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，仍然是今年论文中的突出主题，这反映了这些领域持续的投入。同时，一些新的研究领域也崭露头角。

机器人世界模型引起了广泛关注，例如 DreamDojo 等论文在 AI 系统学习理解和在物理环境中行动的能力上取得了突破。DreamDojo 通过学习人类视频中的物理世界行为，并基于英伟达 Cosmos 开放前沿模型，能够预测机器人在未曾训练过的环境中的物体处理和操作能力。这使得研究人员能够评估策略、规划动作并远程操控虚拟机器人，从而在不产生高昂成本和风险的情况下加速开发进程。

人工智能在生命科学领域的应用得益于英伟达 BioNeMo 开放模型的研究贡献，这些研究有助于研究人员理解蛋白质功能、分子行为和基因编码。FLIP2 等论文引入了公开基准测试，用于评估 AI 预测蛋白质突变效应的能力。KERMT 则是 BioNeMo 的一款新开放模型，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 上获得了特别的关注，多篇论文涉及 Nemotron 和物理 AI 开放数据集，这反映了研究人员在扩展训练规模时，不再仅仅依赖人工标注数据，而是转向更广泛的思考方式。

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。

论文表明，Nemotron 正被用作一个研究栈，而不仅仅是一个单一的模型发布。它提供了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用于训练数据整理的可复现基础。SDG 工具能够以几年前难以想象的速度和规模创建高质量的训练数据集。

Cosmos 3 系列开放的前沿全模（omnimodels）在构建能够感知、推理、规划和在物理世界中行动的机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 方面，为研究人员和开发者带来了代际飞跃。

此外，用于自动驾驶汽车开发的英伟达 Alpamayo 开放模型系列、用于机器人学的英伟达 Isaac GR00T 以及用于生物医学的英伟达 BioNeMo，都有助于加速跨行业的研发进程。

生态系统的构建

这种发展势头不仅限于英伟达自身的研究实验室。

Basecamp Research 开发了新的 DNA 基础模型 EDEN，帮助研究人员解读和设计基因序列。

Merck & Co. 公司使用 KERMT 来预测潜在药物分子在体内的行为，包括其有效性、安全性以及可开发性。

Sakana AI 在今年参加 ICML 时，直接基于 Nemotron 3 Ultra 构建了其 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用开放的基础推动其在 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，报告的代币成本降低高达 90%，这对于 AI 在生产环境中的部署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 AI 研究奠定了基础。

Together AI 在其平台上托管 Nemotron 模型，使其对需要可靠、无缝访问开放推理的研究人员更加便捷。

Humanoid、LG Electronics、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部署。而 1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics 和 Mentee 公司则在使用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 构建下一代人形机器人，以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 研讨会上探索基因组学和生物学研究。