How Open Models Are Driving AI Research - zzzb蜘蛛直播

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2026-07-06

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。 今年的论文显示出一个明确的趋势：开放的 frontier 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的基础。 英伟达有 74 篇论文被 ICML 2026 接收。约有 2000 篇被接收的论文引用了英伟达 GPU，145 篇引用了英伟达 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 以及英伟达的其他开放模型系列，这些模型涵盖了物理人工智能、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、用于大型语言模型（LLM）的强化学习、以及智能体训练和人工智能推理等领域，依然是今年论文中的主要议题，这反映了这些领域持续的投入。同时，一些新的领域也崭露头角。 机器人世界模型受到了广泛关注，例如 DreamDojo 论文就推动了人工智能系统学习理解和操作物理环境的能力。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 frontier 模型，预测机器人在未受过训练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、规划动作并远程控制虚拟机器人，从而在不承担物理部署的成本和风险的情况下加速开发。 人工智能在生命科学领域的应用得益于英伟达 BioNeMo 开放模型和研究贡献，这些有助于研究人员理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。FLIP2 等论文为测试人工智能预测蛋白质突变效应的能力引入了公共基准。KERMT 是一个新的 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 上引起了特别的兴趣，几篇关于 Nemotron 和物理人工智能开放数据集的论文，反映了研究人员在扩展训练规模时，不再仅仅依赖人工标注数据的更广泛思维转变。

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。 论文表明，Nemotron 的使用方式不再局限于单一的模型发布，而是更像一个研究栈：提供开放的权重供评估，开放的数据集供训练和适配，以及开放的推理、工具使用、安全、数据整理和高效推理的“食谱”。 除了模型，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 系列开放的 frontier omnimodels，在使研究人员和开发者能够构建能够感知、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人工智能方面，实现了代际飞跃。 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。

生态系统的构建 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 在今年参加 ICML 时，直接基于 Nemotron 3 Ultra 构建了 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用开放的基础推动其在人工智能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%，这对于在生产环境中部署人工智能的经济性具有实际意义。 NAVER 利用 Nemotron 架构开发了自己的模型，为韩语人工智能研究奠定了基础。 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。与此同时，1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics 和 Mentee 正在利用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 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 上探索英伟达的开放模型。 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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