NVIDIA разшири инструментите около световните модели Cosmos, като добави шаблони за генериране на данни, по-широка поддръжка за обучение на модели и варианти за симулация за тестване на автономни системи. Съобщението от 22 октомври 2026 г. обхваща подготовката на набори от данни, адаптирането на модели и внедряването им, като посочените приложения при клиенти обхващат разработването на автомобили, промишлените инспекции и наблюдението на безопасността.

Основни изводи

  • Cosmos Data Factory вече предлага пет шаблона за подготовка и генериране на тренировъчни данни за физически ИИ.
  • Cosmos Framework разширява инструментите за обучение и оптимизация към повече отворени модели, а новите варианти за симулация позволяват тестване на политики.
  • NVIDIA съобщава за по-бърз инференс при валидирани конфигурации; прогнозираните икономии от разходи за разработка на Porsche остават очаквания, а не постигнати резултати.

Съдържание

Световните модели Cosmos получават по-широк набор от инструменти за разработка

Разширението е насочено към разработчици, които изграждат системи за физически ИИ и трябва да разбират и симулират реални среди. Вместо да представи само още един модел, NVIDIA разширява набора от инструменти за създаване на тренировъчни данни, адаптиране на модели, оценяване на поведението и изпълнение на поддържаните модели.

На GTC Berlin компанията разшири инструментите и методите на Cosmos Framework за обучение, оптимизация и внедряване, предоставени като умения за агенти, към повече отворени модели, наред с Cosmos 3. Поддържаните варианти включват GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 и други съвместими модели от Hugging Face.

Разработчиците и агентите могат да използват фино настройване и обучение с подкрепление, за да адаптират моделите, а след това да приложат дестилация и квантизация преди внедряването. NVIDIA посочи като пример приложението в лабораторията за робототехнически изследвания MicroAGI, която дообучи Cosmos 3 върху видеоклипове на хора, манипулиращи предмети, и дестилира неговия разсъждаващ модел с 32 милиарда параметъра в Nano модел с 8 милиарда параметъра, според съобщението без загуба на точност.

Пет шаблона запълват пропуските в тренировъчните данни

Cosmos Data Factory вече предлага пет облачно-нативни шаблона чрез GitHub, Microsoft Azure, Nebius и CoreWeave. Те обхващат набори от данни за автономни превозни средства, допълване на атрибути на изображения, синтетични видеоклипове на редки или опасни събития, изображения на дефекти за инспекция, както и промени във времето и осветлението в съществуващи кадри при запазване на структурата на сцената.

Cosmos Curator, инструментът на платформата за куриране на видеонабори от данни с GPU ускорение, също добави поддръжка за мултимодални и мултисензорни входни данни и блокове за обработка.

Porsche използва Cosmos Data Factory чрез Voxel51 в Microsoft Azure, за да ръководи разработването на общ механизъм за натрупване на данни за автономни превозни средства в марките на Volkswagen Group. NVIDIA заяви, че се очаква тази работа да намали до 90% повторните физически тестови шофирания и да съкрати циклите на разработка с до 85%; тези стойности са прогнозирани ползи.

Други примери се отнасят до вече извършена работа. ANYbotics генерира над 1 500 синтетични видеоклипа, като използва платформата на Encord за куриране на реални данни и валидиране на резултатите, за да обучава инспекционни роботи да разпознават разливи и други промени в съоръженията. Според NVIDIA Ultralytics преобучи своя модел YOLO с реални изображения и целеви синтетични дефекти, като подобри локализирането на дефекти и пълнотата на откриването.

Вариантите за симулация позволяват тестване преди внедряване

Новите варианти за симулация Cosmos 3 Nano позволяват на разработчиците да тестват политики за автономно управление в повторяеми сценарии, които трудно могат да бъдат заснети, като използват множество гледни точки и сензори. Съпътстващият код позволява адаптиране на моделите за обучение и оценяване на политики за автономни превозни средства и роботи с две ръце в интерактивни симулации преди тестването в реални условия.

За внедряване обновените микросървиси Cosmos 3 NIM осигуряват до два пъти по-висока скорост на инференс без загуба на качество при валидирани конфигурации, съобщи NVIDIA. Компанията също така посочи, че непрекъснатият видеоанализ позволява подаване на сигнали за по-малко от секунда.

Видео приложенията допълват актуализацията за внедряване

Новата версия 3.3 на NVIDIA Metropolis Blueprint за търсене и обобщаване на видео е изградена върху микросървисите Cosmos NIM. Според NVIDIA тя превръща заявка в приложение за видеоанализ с ИИ и позволява на екипите да наблюдават с 40% повече видеопотоци със същия GPU.

ADNOC използва агентната платформа MistIQ на Fogsphere, изградена с Cosmos и Metropolis Blueprint, за откриване на опасности за безопасността в реално време на 65 обекта. Fogsphere използва и Cosmos Data Factory за генериране на тренировъчни примери с редки събития, като подобрява откриването, без опасни ситуации да се инсценират физически.

Заключение

Актуализацията на Cosmos разширява инструментите на NVIDIA за разработване и тестване на физически ИИ преди внедряването му. Примерите с клиенти съчетават вече извършена работа по генериране на данни и активни приложения за безопасност с прогнозирани икономии от разработването на автомобили, а твърденията за производителността остават ограничени до конкретни конфигурации.

Още новини

Още новини от FinanceVelix

Отказ от отговорност

Тази статия на FinanceVelix предоставя обща информация, а не персонализиран финансов, инвестиционен, правен или данъчен съвет. Пазарните цени, лихвените проценти и икономическите условия могат да се променят; инвестициите са свързани с риск от загуба. Фактите отразяват наличната към момента на публикуване информация и може да се променят. Проверявайте самостоятелно важната информация и при необходимост се консултирайте с квалифициран специалист. Споменаването на актив, компания или услуга не представлява препоръка.