每年，国际机器学习大会（ICML）都会公布数千名人工智能研究人员的最新研究成果。

今年的录用论文清晰地指明了一个方向：开放的前沿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研究的基石。

英伟达有74篇论文被ICML 2026录用。约有2000篇录用论文引用了英伟达GPU，145篇论文引用了英伟达Nemotron——一个开放模型家族，包括开放数据集——作为新研究的基础。另有数百篇论文借鉴了英伟达Cosmos、英伟达Isaac GR00T、BioNeMo以及其他英伟达开放模型家族，涵盖物理AI、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（LLMs）的强化学习、代理训练以及AI推理等领域仍然是今年论文中的突出主题，反映了这些领域持续的投资——同时也有几个新领域崭露头角。

机器人世界模型引起了广泛关注，其中DreamDojo等论文在AI系统学习理解和操作物理环境方面取得了突破。例如，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开放前沿模型来预测机器人如何在从未训练过的环境中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，从而加速开发，而无需承担物理部署的成本和风险。

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，这些成果帮助研究人员理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。FLIP2等论文提出了用于测试AI预测蛋白质突变效应能力的公共基准。KERMT是BioNeMo的一个新开放模型，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，展示了多个Nemotron和物理AI开放数据集，这反映了研究人员在无需完全依赖人工标注数据的情况下进行大规模训练的思考方式的转变。

开放研究堆栈

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，而更像是一个研究堆栈：提供开放的权重供评估，开放的数据集用于训练和调整，以及开放的推理、工具使用、安全、数据策划和高效推理的配方。

除了模型之外，NeMo Curator及其支持的开放数据集为研究人员提供了可重复的数据集策划基础。SDG工具能够以几年前难以想象的规模和速度创建高质量的训练集。

Cosmos 3系列开放的、前沿的全能模型为研究人员和开发者在构建能够感知、推理、规划和操作物理世界的机器人、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开放模型家族、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，都有助于加速跨行业的研发。

在其之上构建的生态系统

这种势头不仅限于英伟达自己的研究实验室。

Basecamp Research开发了一个新的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——今年也参加了ICML——直接在其Nemotron 3 Ultra模型的基础上构建了Fugu和Fugu-Ultra模型，利用开放的基础设施推动其在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，报告的代币成本降低高达90%——这一成果对在生产中部署AI的经济性具有实际意义。

NAVER开发了自己的模型，采用了Nemotron架构，为韩语AI研究奠定了基础。

Together AI在其平台上托管Nemotron模型，使需要可靠、无缝访问开放推理的研究人员更容易获得。

Humanoid、LG电子、NEURA Robotics和Noble Machines正在采用英伟达Isaac GR00T模型来加速其人形机器人的工业部署，而1X、Agility、Agile Robots、波士顿动力、Hexagon Robotics和Mentee则通过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。

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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