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每年，国际机器学习大会（ICML）都会公布数千名人工智能研究人员的研究成果。今年的论文接收情况清晰地表明了一个方向：开放前沿模型和开放人工智能基础设施已成为现代人工智能科学研究的基础。
NVIDIA 在 ICML 2026 上有 74 篇论文被接收。约有 2,000 篇接收论文引用了 NVIDIA GPU，145 篇论文引用了 NVIDIA Nemotron — 一系列开放模型，包括开放数据集 — 作为新研究的基础。还有数百篇论文借鉴了 NVIDIA Cosmos、NVIDIA Isaac GR00T、BioNeMo 以及其他 NVIDIA 开放模型系列，涵盖了物理 AI、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究。
定义今年研究的主题
视觉和视频生成、大型语言模型（LLMs）的强化学习以及 Agent 训练以及 AI 推理等领域仍然是今年论文中的突出主题，反映了这些领域持续的投资 — 同时也有几个新领域取得了突破。
机器人世界模型引起了广泛关注，像 DreamDojo 这样的论文在 AI 系统学习推理和在物理环境中行动方面 pushing the boundary。例如，DreamDojo 从人类视频中学习物理世界的运行方式，并基于 NVIDIA Cosmos 开放前沿模型来预测机器人在从未训练过的环境中如何处理物体和操作。它允许研究人员评估策略、规划行动和远程操作虚拟机器人，从而加速开发，而无需承担物理部署的成本和风险。
NVIDIA BioNeMo 开放模型和研究贡献为生命科学领域的 AI 提供了动力，帮助研究人员理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。像 FLIP2 这样的论文引入了公共基准，用于测试 AI 预测蛋白质突变效应的能力。KERMT 是一个新的 BioNeMo 开放模型，用于预测对药物发现很重要的分子性质。
合成数据生成（SDG）在今年的 ICML 上引起了特别的兴趣，展示了多个 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而不完全依赖人工标注数据方面的更广泛转变。
开放研究栈
开放基础设施为研究人员提供了加速突破的工具。
论文表明，Nemotron 的使用方式不再是单一的模型发布，而更像是一个研究栈：开放的权重用于评估，开放的数据集用于训练和适配，以及开放的推理、工具使用、安全、数据策划和高效推理的配方。
除了模型之外，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集策划基础。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 系列开放前沿全模模型为研究人员和开发者在构建能够感知、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、用于机器人的 NVIDIA Isaac GR00T 以及用于生物医学的 NVIDIA BioNeMo，都有助于加速各行业的研发。
在其之上构建的生态系统
这种势头不仅限于 NVIDIA 自己的研究实验室。
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. 使用 KERMT 来预测潜在药物分子在体内的行为，包括它们是否可能有效、安全且可开发。
Sakana AI — 今年也参加了 ICML — 直接在 Nemotron 3 Ultra 的基础上构建了其 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用开放的基础模型推动其在 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，报告了高达 90% 的代币成本降低 — 这一结果对于在生产中部署 AI 的经济效益具有实际意义。
NAVER 使用 Nemotron 架构开发了自己的模型，为韩语 AI 研究奠定了基础。
Together AI 正在其平台上托管 Nemotron 模型，使需要可靠、无缝访问开放推理的研究人员更容易获得。
Humanoid、LG Electronics、NEURA Robotics 和 Noble Machines 正在采用 NVIDIA Isaac GR00T 模型来加速其人形机器人的工业部署，而 1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics 和 Mentee 则使用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 来构建下一代人形机器人，以加速其机器人的开发和验证。
在 Hugging Face 上探索 NVIDIA 的开放模型。
在周五（7 月 10 日）的 ICML GenBio 研讨会上探索基因组学和生物学研究。
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