How Open Models Are Driving AI Research - 快直播体育在线看

今年的国际机器学习大会（ICML）公布了数千篇人工智能研究论文的去向。

接受的论文显示出一个明确的趋势：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）有74篇论文被ICML 2026接收。约有2000篇接受的论文引用了英伟达的GPU，其中145篇论文将英伟达的Nemotron（一个包含开放数据集的开放模型家族）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等开放模型家族，这些研究涵盖了物理AI、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究等领域。

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，也有一些新兴领域取得了突破。

机器人世界模型受到了广泛关注，例如DreamDojo等论文在AI系统学习理解和操作物理环境方面取得了进展。DreamDojo通过人类视频学习物理世界的运行方式，并基于英伟达Cosmos开放尖端模型，预测机器人在未知环境中的操作能力。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。

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，帮助研究人员理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。FLIP2等论文提出了用于测试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属性。

合成数据生成（SDG）在今年的ICML上引起了特别的兴趣，多篇论文使用了Nemotron和物理AI的开放数据集，这表明研究人员在扩展训练规模时，正在转变思路，不再仅仅依赖于人工标注的数据。

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的使用方式已不再局限于单个模型发布，而是更像一个研究栈：提供开放的权重供评估，开放的数据集供训练和调整，以及开放的推理、工具使用、安全、数据管理和高效推理的“配方”。

除了模型本身，NeMo Curator及其支持的开放数据集，为研究人员提供了一个可复现的数据集管理基础。SDG工具能够以几年前难以想象的规模和速度生成高质量的训练数据集。

Cosmos 3系列开放的尖端全能模型，为研究人员和开发者在构建能够感知、推理、规划和操作物理世界的机器人、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英伟达Alpamayo开放模型家族、用于机器人的英伟达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。

生态系统的蓬勃发展

这种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今年也参加了ICML，他们直接基于Nemotron 3 Ultra构建了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，报告的代币成本降低高达90%，这对AI生产部署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、Boston Dynamics、Hexagon Robotics和Mentee等公司正利用Cosmos世界模型、Isaac Sim和Isaac Lab，构建下一代人形机器人，加速其研发和验证。

探索英伟达在Hugging Face上的开放模型。

了解更多关于ICML GenBio研讨会（7月10日星期五）的基因组学和生物学研究。