How Open Models Are Driving AI Research - 爱游戏体育

国际机器学习大会（ICML）每年都会展示全球数千名人工智能研究人员的研究成果。

今年的参会论文揭示了一个清晰的趋势：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）共有74篇论文被ICML 2026接收。约有2000篇论文引用了英伟达的GPU，其中145篇论文将英伟达的Nemotron系列开放模型（包括开放数据集）作为其新研究的基础。此外，还有数百篇论文借鉴了NVIDIA Cosmos、NVIDIA 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。

定义今年研究的重点领域

视觉和视频生成、用于大型语言模型（LLMs）的强化学习、智能体训练以及AI推理等领域，在今年的论文中依然占据重要地位，这反映了这些领域持续获得的大量投入。同时，一些新兴领域也崭露头角。

机器人世界模型引起了广泛关注，其中DreamDojo等论文在AI系统学习理解和操作物理环境方面取得了突破。例如，DreamDojo通过学习人类视频中的物理世界行为，并基于NVIDIA Cosmos开放前沿模型，能够预测机器人在未训练过的环境中如何处理物体和进行操作。这使得研究人员能够在不承担物理部署的成本和风险的情况下，评估策略、规划动作以及远程操控虚拟机器人，从而加速开发进程。

生命科学领域的人工智能研究得益于NVIDIA BioNeMo开放模型及其研究贡献，这些研究有助于研究人员深入理解蛋白质功能、分子行为和基因编码。FLIP2等论文推出了用于评估AI预测蛋白质突变效应能力的公共基准。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会议上受到了特别关注，多篇论文展示了Nemotron和物理AI的开放数据集，这反映出研究人员在扩展训练规模时，正逐渐摆脱对仅依赖人工标注数据的模式。

开放研究的生态系统

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正被视为一个研究“堆栈”，而不仅仅是单个模型的发布：研究人员可以利用其开放的权重进行评估，使用开放的数据集进行训练和调整，并采用开放的“配方”来实现推理、工具使用、安全控制、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可复现的数据整理训练基础。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系列开放前沿全能模型，在构建能够感知、推理、规划和行动于物理世界的机器人、自动驾驶汽车和视觉AI方面，为研究人员和开发人员带来了代际飞跃。

此外，用于自动驾驶汽车开发的NVIDIA Alpamayo开放模型系列、用于机器人领域的NVIDIA Isaac GR00T，以及用于生物医学的NVIDIA 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

这种发展势头不仅限于英伟达自身的研究实验室。

Basecamp Research开发了一种新的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、安全性和可开发性。

Sakana AI公司在本届ICML上展示了其直接基于Nemotron 3 Ultra构建的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，实现了高达90%的代币成本节省，这对于AI生产部署的经济性具有实际意义。

NAVER公司利用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，为需要可靠、无缝访问开放推理的研究人员提供了便利。

Humanoid、LG Electronics、NEURA Robotics和Noble Machines公司正在采用NVIDIA Isaac GR00T模型，以加速其人形机器人的工业化部署；而1X、Agility、Agile Robots、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。

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