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How Open Models Are Driving AI Research - 风驰直播

2026-07-06

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。

今年的参会论文表明，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石。

英伟达（NVIDIA）共有74篇论文被ICML 2026录用。约有2000篇论文引用了英伟达的GPU，另有145篇论文以英伟达的Nemotron——一个包含开放数据集的开放模型家族——为基础进行新研究。此外，还有数百篇论文借鉴了英伟达的Cosmos、NVIDIA Isaac GR00T、BioNeMo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等领域。

定义今年研究的几个关键主题

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，依然是今年论文中的热门主题，这反映了这些领域持续获得大量投资。与此同时，一些新兴领域也取得了突破。

机器人世界模型受到了广泛关注，例如DreamDojo等论文在AI系统如何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规律，并基于NVIDIA Cosmos开放前沿模型，能够预测机器人在未曾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的成本和风险的情况下加速开发进程。

NVIDIA BioNeMo开放模型以及在理解蛋白质功能、分子行为和基因编码方面的研究贡献，推动了生命科学领域AI的发展。FLIP2等论文提出了用于评估AI预测蛋白质突变影响的公开基准。KERMT是BioNeMo家族新推出的一个开放模型，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会议上引起了特别的兴趣，多家机构展示了基于Nemotron和物理AI的开放数据集。这标志着研究人员在扩展训练规模时，正逐渐摆脱对纯粹人工标注数据的依赖。

开放的研究堆栈

开放的基础设施为研究人员提供了加速突破所需的工具。

论文显示，Nemotron正被用作一个研究堆栈，而不仅仅是一个单一的模型发布。研究人员可以利用其开放的权重进行评估，利用开放的数据集进行训练和适配，并利用开放的“配方”来实现推理、工具使用、安全保障、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工具使得创建高质量的训练数据集成为可能，其规模和速度在几年前是难以想象的。

Cosmos 3系列开放的、前沿的全模态模型（omnimodels）为研究人员和开发者提供了一个代际飞跃，使其能够构建在物理世界中感知、推理、规划和行动的机器人、自动驾驶汽车和视觉AI。

此外，用于自动驾驶汽车开发的NVIDIA Alpamayo开放模型系列、用于机器人技术的NVIDIA Isaac GR00T以及用于生物医学的NVIDIA BioNeMo，都在帮助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。

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在今年的ICML会议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，报告称令牌成本降低了高达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，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电子、NEURA Robotics和Noble Machines正在采用NVIDIA 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、波士顿动力（Boston Dynamics）、Hexagon Robotics和Mentee则利用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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