发布于2026-08-16 阅读(0)
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每年,国际机器学习大会(ICML)的论文列表都像一张路线图,告诉你全球成千上万名AI研究者把筹码押在了哪里。
今年被接收的论文,指向了一个非常清晰的方向:开放式前沿模型和开放的AI基础设施,已经成为现代AI科研的根基。
数据是很有说服力的。NVIDIA今年在ICML 2026上共有74篇论文被接收。更值得玩味的是,大约有2000篇被收录的论文在研究中引用了NVIDIA GPU,还有145篇以NVIDIA Nemotron——一个包含开放数据集在内的模型系列——作为研究起点。此外,还有数百篇论文的工作是基于NVIDIA Cosmos、NVIDIA Isaac GR00T、BioNeMo等其他NVIDIA开源模型家族进行的,覆盖了物理AI、机器人、自动驾驶和生物医药等多个领域。
在今年的论文里,视觉与视频生成、大语言模型的强化学习、智能体训练以及AI推理这些领域依然是绝对的热点,显示出学术界对这些方向的持续投入。而与此同时,一些新方向也成功突围,吸引了大量目光。
机器人世界模型是其中一个亮点。以DreamDojo为例,它做的事相当大胆:从人类视频中学习物理世界的行为规律,并基于NVIDIA Cosmos这类开放式前沿模型,去预测机器人在从未见过的环境中会如何操作物体、如何行动。它让研究人员能在虚拟世界中对机器人的策略进行评估、规划动作,甚至进行远程操控。这样一来,研发速度大大加快,还省去了物理部署的高成本和风险。
生命科学领域则被NVIDIA BioNeMo等开源模型和研究贡献注入了新燃料。这些工具帮助研究人员更好地理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。比如,FLIP2项目就提供了一个公开的基准测试,专门用来检验AI模型预测蛋白质突变效果的能力;而KERMT则是一个全新的BioNeMo开源模型,专门预测对新药研发至关重要的分子特性。
合成数据生成(SDG)也成了今年ICML上的一大热点。几个Nemotron和物理AI相关的开放数据集都在大会上引发了不少讨论。这反映了一个大趋势:研究者们正在重新思考如何大规模训练模型,不再完全依赖昂贵的人工标注数据。
开放的底层技术栈,给了研究者们加速突破的工具。
从这些论文来看,Nemotron早已不是一个简单的模型发布,它更像一个完整的研究栈:既有供你评估对比的开放权重,也有供你训练和微调的开放数据集,还有一整套公开的“配方”——如何处理推理、如何在工具调用中保证安全、如何清洗数据、以及如何实现高效的推理。
除了模型本身,NeMo Curator及其支持的开放数据集,为训练数据的整理提供了可复现的基础。再加上SDG工具的辅助,生成高质量训练集的规模和速度,已经达到几年前难以想象的水平。
而Cosmos 3系列这些开放的、前沿的全能模型,则给开发者和研究者带来了代际跃升的能力——无论是造机器人、做自动驾驶,还是开发视觉AI,都能让系统真正去感知、推理、规划并在物理世界中行动。
此外,面向自动驾驶的NVIDIA Alpamayo开源模型系列、聚焦机器人的NVIDIA Isaac GR00T、以及服务于生物医药的NVIDIA BioNeMo,也在各自领域加速着研发进程。
这股浪潮并不只局限于NVIDIA自己的研究实验室。
Basecamp Research基于开放的框架开发了一套名为EDEN的DNA基础模型,帮助研究者解读和设计基因序列。Merck & Co.则利用KERMT来预测候选药物分子在人体内的表现——包括它是否可能有效、安全,以及是否具备进一步开发的价值。
今年参会ICML的Sakana AI,直接基于Nemotron 3 Ultra构建了它们的Fugu和Fugu-Ultra模型,借助这个开放基础进一步推进其在AI研究自动化方面的工作。KiloCode则将Nemotron整合进其代码路由架构,实现了高达90%的token成本削减——这对于AI在生产环境中部署的经济性来说,意义重大。
NA VER基于Nemotron架构开发了自己的模型,将这一前沿基础扩展到了韩语AI研究领域。Together AI则在自己的平台上托管了Nemotron系列模型,让研究者能更方便快捷地使用开放推理服务。
在人形机器人领域,Humanoid、LG Electronics、NEURA Robotics和Noble Machines正采用NVIDIA Isaac GR00T模型来加速其产品的工业部署。而1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics以及Mentee等公司,则正利用Cosmos世界模型、Isaac Sim和Isaac Lab来开发和验证下一代人形机器人。
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