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每年，国际机器学习大会（ICML）都会公布成千上万名人工智能研究人员的研究成果。今年的录用论文清晰地揭示了一个重要方向：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发展的基础。
英伟达（NVIDIA）在 ICML 2026 上共有 74 篇论文被录用。其中约有 2,000 篇录用论文引用了英伟达 GPU，145 篇论文则将英伟达 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，这些模型涵盖了物理 AI、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究等领域。
包括视觉和视频生成、大型语言模型（LLMs）的强化学习、以及 AI 推理等领域，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 等论文在推动 AI 系统学习如何在物理环境中进行推理和行动的边界。DreamDojo 通过人类视频学习物理世界的运作方式，并基于英伟达 Cosmos 开放前沿模型，预测机器人在从未训练过的环境中如何处理物体和操作。这使得研究人员能够评估策略、规划行动并远程操作虚拟机器人，从而在不增加物理部署成本和风险的情况下加速开发。
生命科学领域的人工智能研究得益于英伟达 BioNeMo 开放模型和研究贡献，这些模型有助于研究人员理解蛋白质功能、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 是一个新的 BioNeMo 开放模型，用于预测对药物发现很重要的分子特性。
合成数据生成（SDG）在今年的 ICML 上引起了特别的兴趣，与 Nemotron 和物理 AI 相关的开放数据集也得到了展示，这反映了研究人员在扩展训练规模而非仅仅依赖人工标注数据方面的更广泛思路。
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一的模型发布，而是更像一个研究栈：提供开放的权重用于评估，开放的数据集用于训练和调整，以及开放的推理、工具使用、安全、数据管理和高效推理的“食谱”。
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管理基础。SDG 工具能够以几年前无法想象的速度和规模创建高质量的训练数据集。
Cosmos 3 系列开放的前沿全能模型，为研究人员和开发人员在构建能够感知、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、用于机器人技术的英伟达 Isaac GR00T，以及用于生物医学的英伟达 BioNeMo，都有助于加速各行业的研发。
这种势头已延伸到英伟达自身研究实验室之外。
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。
默克公司（Merck & Co.）使用 KERMT 来预测潜在药物分子在体内的行为，包括其有效性、安全性和可开发性。
Sakana AI（今年也参加了 ICML）直接基于 Nemotron 3 Ultra 构建了其 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用这个开放的基础来推动其在 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%——这一结果对 AI 生产部署的经济性具有实际意义。
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，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 电子、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部署。而 1X、Agility、Agile Robots、波士顿动力（Boston Dynamics）、Hexagon Robotics 和 Mentee 则通过使用 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。
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