NVIDIA开源模型基础设施成为现代AI研究基石

每年，国际机器学习会议都展现出数千名人工智能研究人员决定投入研究的方向。今年录取的论文显示了一个明确的方向：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研究的基础。

英伟达在2026年国际机器学习会议上有74篇论文被录取。大约2,000篇被录取的论文引用了英伟达GPU，145篇引用了英伟达Nemotron（一个包含开放数据集的开放模型系列）作为新研究的基础。还有数百篇论文使用了英伟达Cosmos、英伟达Isaac GR00T、BioNeMo和其他英伟达开放模型系列，涵盖物理人工智能、机器人、自动驾驶汽车和生物医学研究。

包括视觉和视频生成、大语言模型强化学习、智能体训练以及人工智能推理在内的领域仍然是今年论文的主要主题，反映了这些领域持续获得的投资，同时几个新领域也取得了突破。

机器人世界模型引起了广泛关注。例如，DreamDojo从人类视频中学习物理世界的行为方式，建立在英伟达Cosmos开放前沿模型的基础上，预测机器人如何处理物体以及在未经训练的环境中操作。它让研究人员能够评估策略、规划行动和远程操作虚拟机器人，加快开发速度，避免物理部署的成本和风险。

生命科学人工智能由英伟达BioNeMo开放模型和研究贡献推动，这些帮助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开基准，用于测试人工智能预测蛋白质突变效应的能力。KERMT是一个新的BioNeMo开放模型，用于预测对药物发现很重要的分子特性。

合成数据生成在今年的国际机器学习会议上引起了特别关注，涉及多个Nemotron和物理人工智能开放数据集，反映了研究人员在考虑大规模训练时的更广泛转变，不再完全依赖人类标记的数据。

论文显示Nemotron的使用方式不再是单个模型发布，而更像是一个研究堆栈：用于评估的开放权重、用于训练和适配的开放数据集，以及用于推理、工具使用、安全、数据管理和高效推理的开放配方。NeMo Curator和它支持的开放数据集为研究人员提供了可重现的训练数据管理基础。Cosmos 3系列开放的前沿全模态模型为研究人员和开发者在构建能够感知、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带来了代际飞跃。英伟达Alpamayo用于自动驾驶汽车开发，Isaac GR00T用于机器人，BioNeMo用于生物医学，这些帮助加速了各行业的研究和开发。

这种势头超越了英伟达自身的研究实验室。Basecamp Research开发了一个新的DNA基础模型EDEN，帮助研究人员解释和设计遗传序列。默克公司使用KERMT预测潜在的药物分子在体内的表现方式，包括它们是否可能有效、安全和可开发。Sakana AI直接在Nemotron 3 Ultra的基础上构建了Fugu和Fugu-Ultra模型，利用开放基础推进其人工智能研究自动化工作。KiloCode将Nemotron集成到其代码路由架构中，报告令牌成本降低了90%。NAVER使用Nemotron架构开发了自己的模型，为韩语人工智能研究扩展了基础。Together AI在其平台上托管Nemotron模型，使其更容易被研究人员访问。Humanoid、LG电子、NEURA Robotics和Noble Machines正在采用英伟达Isaac GR00T模型来加速其类人机器人的工业部署，而1X、Agility、Agile Robots、波士顿动力公司、Hexagon Robotics和Mentee正在使用Cosmos世界模型、Isaac Sim和Isaac Lab构建下一代类人机器人，以加速其机器人的开发和验证。