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2026年5月15日 | 0 条评论 | 发布于 体育资讯 | 作者 金年会小编

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。今年的会议论文表明，开放式前沿模型和开放式人工智能基础设施已成为现代人工智能科学研究的基石。

NVIDIA 在 ICML 2026 上共有 74 篇论文被接受。其中约有 2000 篇论文引用了 NVIDIA GPU，145 篇论文将 NVIDIA Nemotron — 一个包含开放数据集的开放模型系列 — 列为新研究的基础。此外，还有数百篇论文借鉴了 NVIDIA Cosmos、NVIDIA Isaac GR00T、BioNeMo 以及其他 NVIDIA 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研究等领域。

定义今年研究的主题

视觉和视频生成、用于大型语言模型（LLM）的强化学习、代理训练以及人工智能推理等领域，依然是今年论文中的重要主题，这反映了这些领域持续的投入。同时，一些新兴领域也崭露头角。

机器人世界模型受到了广泛关注，其中 DreamDojo 等论文在人工智能系统学习物理环境推理和行动方面取得了突破。例如，DreamDojo 通过人类视频学习物理世界的运作方式，并基于 NVIDIA Cosmos 开放式前沿模型，能够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。它允许研究人员评估策略、规划动作以及远程操作虚拟机器人，从而在不承担物理部署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益于 NVIDIA BioNeMo 开放模型和相关的研究贡献，这些成果帮助研究人员深入理解蛋白质功能、分子行为和基因密码。FLIP2 等论文提出了用于评估 AI 预测蛋白质突变效应能力的公开基准。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 会议上引起了特别的兴趣，多篇论文展示了 Nemotron 和物理人工智能开放数据集的应用，这标志着研究人员在规模化训练方面正在发生转变，不再仅仅依赖于人工标记的数据。

开放式研究栈

开放式基础设施为研究人员提供了加速突破的工具。

论文显示，Nemotron 的使用方式已不再仅仅是一个单一的模型发布，而是更像一个研究栈：开放权重用于评估，开放数据集用于训练和调整，以及开放的推理、工具使用、安全、数据策展和高效推理的“配方”。

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策展基础。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 系列开放式前沿全模型，为研究人员和开发者在构建能够感知、推理、规划和行动的物理世界机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 方面，提供了代际飞跃的能力。

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，都加速了各行业的研发进程。

生态系统的构建

这种势头不仅限于 NVIDIA 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。

Merck & Co. 公司利用 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 — 直接在 Nemotron 3 Ultra 的基础上构建了 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用开放基础推动其在 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 AI 在生产环境中的经济效益具有实际意义。

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 公司正在采用 NVIDIA Isaac GR00T 模型，以加速其人形机器人的工业化部署；而 1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics 和 Mentee 公司则利用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 来构建下一代人形机器人，加速其开发和验证。

您可以在 Hugging Face 上探索 NVIDIA 的开放模型。

您可以在周五（7 月 10 日）的 ICML GenBio Workshop 上了解更多关于基因组学和生物学研究的信息。

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