国际机器学习大会（ICML）的年度论文接收情况揭示了全球数千名人工智能研究人员的研究重点。
今年的论文表明，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 接收。近 2000 篇论文提到了英伟达 GPU 的使用，其中 145 篇论文引用了英伟达的 Nemotron 系列开放模型（包含开放数据集）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 以及其他开放模型系列，这些研究涵盖了物理人工智能、机器人、自动驾驶汽车和生物医学等领域。
定义今年研究的主题
视觉和视频生成、用于大型语言模型（LLMs）的强化学习、以及智能体（agent）训练和人工智能推理，仍然是今年论文中的重要主题，这反映了这些领域持续的投资。同时，一些新的研究领域也崭露头角。
机器人世界模型受到了广泛关注，例如 DreamDojo 等论文在人工智能系统如何学习理解和操作物理环境方面取得了突破。DreamDojo 通过人类视频学习物理世界的运行规律，并基于英伟达 Cosmos 开放前沿模型，能够预测机器人在未训练过的环境中的物体处理和操作能力。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的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到了英伟达 BioNeMo 开放模型的推动，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 等论文提出了用于评估 AI 预测蛋白质突变影响的公开基准。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特性。
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 和物理人工智能的开放数据集，这反映了研究人员在扩展训练规模、减少对人工标注数据依赖方面的普遍转变。
开放研究栈
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 不再仅仅被视为一个单一的模型发布，而是被用作一个研究栈：开放的权重可用于评估，开放的数据集可用于训练和适配，开放的配方则用于推理、工具使用、安全、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集整理基础。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（omnimodels）为研究人员和开发者在构建能够感知、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，都在各行业加速了研发进程。
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、安全性以及可开发性。
Sakana AI 在今年的 ICML 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，报告了高达 90% 的代币成本降低，这对于 AI 在生产环境中的经济性部署具有实际意义。
NAVER 开发了自己的基于 Nemotron 架构的模型，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 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化部署。而 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 来构建下一代人形机器人，加速其机器人的开发和验证。
探索英伟达在 Hugging Face 上的开放模型。
在 7 月 10 日星期五的 ICML GenBio 研讨会上，探索基因组学和生物学研究。
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Lorenzo Peterson
15th August, 2019 at 01:25 pm