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研究成果。今年的录用论文揭示了一个清晰的方向：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的基础。
NVIDIA 在 2026 年 ICML 上共有 74 篇论文被录用。约有 2,000 篇录用论文引用了 NVIDIA GPU，145 篇论文引用了 NVIDIA 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 NVIDIA Cosmos、NVIDIA Isaac GR00T、BioNeMo 以及其他 NVIDIA 开放模型家族，涵盖物理人工智能、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究。
机器人世界模型引起了广泛关注，像 DreamDojo 这样的论文在人工智能系统学习推理和在物理环境中行动方面 pushing the boundary。例如，DreamDojo 从人类视频中学习物理世界的行为，并基于 NVIDIA Cosmos 开放前沿模型来预测机器人在从未训练过的环境中如何处理物体和操作。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，从而在没有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 NVIDIA BioNeMo 开放模型和研究贡献，这些贡献有助于研究人员理解蛋白质功能、分子行为和遗传密码。像 FLIP2 这样的论文引入了公共基准，用于测试人工智能预测蛋白质突变影响的有效性。KERMT 是一个新推出的 BioNeMo 开放模型，用于预测对药物发现很重要的分子特性。
合成数据生成（SDG）在今年的 ICML 上引起了特别的兴趣，包括 Nemotron 和物理人工智能的开放数据集，这反映了研究人员在不完全依赖人工标记数据的情况下进行大规模训练的更广泛的思维转变。
论文显示，Nemotron 的使用方式越来越不像单个模型发布，而更像一个研究栈：开放的权重用于评估，开放的数据集用于训练和适应，以及用于推理、工具使用、安全、数据策划和高效推理的开放配方。
除了模型之外，NeMo Curator 和它支持的开放数据集为研究人员提供了可重现的数据集策划基础。SDG 工具能够以几年前不切实际的速度和规模创建高质量的训练数据集。
Cosmos 3 系列开放前沿全模型为研究人员和开发者提供了在构建感知、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的代际飞跃。
此外，用于自动驾驶汽车开发的 NVIDIA Alpamayo 开放模型家族、用于机器人技术的 NVIDIA Isaac GR00T 以及用于生物医学的 NVIDIA BioNeMo 有助于加速各行业的研发。
Basecamp Research 开发了一种新的 DNA 基础模型 EDEN，帮助研究人员解释和设计基因序列。
Merck & Co. 使用 KERMT 来预测潜在药物分子在体内的行为，包括它们是否可能有效、安全且可开发。
Sakana AI — 今年也参加了 ICML — 直接基于 Nemotron 3 Ultra 构建了其 Fugu 和 Fugu-Ultra 模型，利用开放的基础设施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，报告称代币成本降低高达 90% — 这一结果对在生产环境中部署人工智能的经济性具有实际意义。
NAVER 使用 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，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 Electronics、NEURA Robotics 和 Noble Machines 正在采用 NVIDIA Isaac GR00T 模型来加速其人形机器人的工业部署，而 1X、Agility、Agile Robots、Boston Dynamics、Hexagon Robotics 和 Mentee 正在使用 Cosmos 世界模型、Isaac Sim 和 Isaac Lab 来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 NVIDIA 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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