NVIDIA на ICML 2026: открытые модели стали фундаментом AI-исследований

NVIDIA подвела итоги ICML 2026: 74 её статьи прошли отбор, примерно 2000 принятых работ используют GPU NVIDIA, а 145 опираются на открытую модель Nemotron (включая датасеты). Ещё сотни статей задействуют Cosmos, Isaac GR00T, BioNeMo и другие семейства открытых моделей NVIDIA — от физического AI до робототехники и биомедицины.

Ключевые темы конференции — генерация видео и изображений, reinforcement learning для LLM и тренировка агентов, inference. Также прорвались робот-мировые модели: проект DreamDojo на основе Cosmos учит ИИ предсказывать поведение физического мира по видео и симулировать работу робота без риска реального развёртывания. В AI для наук о жизни примеры: FLIP2 (бенчмарки для предсказания мутаций белков) и KERMT (новая открытая модель на BioNeMo для прогноза свойств молекул в лекарствах).

Synthetic data generation (SDG) — ещё один заметный тренд: датасеты Nemotron и физического AI позволяют масштабировать обучение без разметки человеком. Nemotron превращается в полноценный исследовательский стек: открытые веса, датасеты, рецепты для рассуждения, tool use, безопасности и эффективного inferencing. Инструменты вроде NeMo Curator и SDG дают воспроизводимую основу для курации данных.

Эффект от открытых моделей заметен и за пределами NVIDIA: Basecamp Research создала ДНК-модель EDEN, Merck использует KERMT для докинга, Sakana AI построила Fugu и Fugu-Ultra на базе Nemotron 3 Ultra, а KiloCode встроил Nemotron в свою архитектуру маршрутизации кода и добился снижения стоимости токенов до 90%.