NVIDIA ने Cosmos वर्ल्ड मॉडल से जुड़े टूल्स का विस्तार किया है। इसमें डेटा तैयार करने और जनरेट करने के ब्लूप्रिंट, मॉडल प्रशिक्षण के लिए व्यापक समर्थन और स्वायत्त प्रणालियों के परीक्षण हेतु सिमुलेशन वेरिएंट शामिल हैं। 22 अक्टूबर, 2026 की घोषणा में डेटासेट तैयार करने, मॉडल अनुकूलित करने और तैनात करने की प्रक्रिया को जोड़ा गया है। कंपनी के अनुसार, ग्राहकों के उपयोग में वाहन विकास, औद्योगिक निरीक्षण और सुरक्षा निगरानी शामिल हैं।

मुख्य बातें

  • Cosmos Data Factory अब भौतिक AI प्रशिक्षण डेटा तैयार करने और जनरेट करने के लिए पाँच ब्लूप्रिंट उपलब्ध कराता है।
  • Cosmos Framework प्रशिक्षण और अनुकूलन टूल्स को अधिक ओपन मॉडल तक पहुंचाता है, जबकि नए सिमुलेशन वेरिएंट नीतियों के परीक्षण में मदद करते हैं।
  • NVIDIA सत्यापित कॉन्फ़िगरेशन में तेज़ इन्फरेंस की जानकारी देता है; Porsche की अनुमानित विकास लागत बचत अभी अपेक्षा है, हासिल किया हुआ परिणाम नहीं।

विषय-सूची

Cosmos वर्ल्ड मॉडल को विकास के लिए व्यापक टूलकिट मिला

यह विस्तार उन डेवलपर्स के लिए है जो ऐसे भौतिक AI सिस्टम बना रहे हैं जिन्हें वास्तविक दुनिया के परिवेश को समझने और उसका सिमुलेशन करने की आवश्यकता होती है। केवल एक और मॉडल पेश करने के बजाय, NVIDIA प्रशिक्षण डेटा तैयार करने, मॉडल अनुकूलित करने, व्यवहार का मूल्यांकन करने और समर्थित मॉडल चलाने के लिए इस्तेमाल होने वाले सहायक टूल्स का विस्तार कर रहा है।

GTC Berlin में कंपनी ने Cosmos Framework के प्रशिक्षण, अनुकूलन और तैनाती संबंधी टूल्स और रेसिपी को एजेंट स्किल्स के रूप में, Cosmos 3 के साथ, और अधिक ओपन मॉडल तक विस्तारित किया। समर्थित विकल्पों में GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 और Hugging Face के अन्य संगत मॉडल शामिल हैं।

डेवलपर और एजेंट मॉडल को अनुकूलित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं, फिर तैनाती से पहले डिस्टिलेशन और क्वांटाइज़ेशन लागू कर सकते हैं। NVIDIA ने रोबोटिक्स अनुसंधान प्रयोगशाला MicroAGI के एक उपयोग का उल्लेख किया। MicroAGI ने वस्तुओं को संभालते लोगों के वीडियो पर Cosmos 3 का पोस्ट-ट्रेनिंग किया और कथित तौर पर सटीकता खोए बिना उसके 32-बिलियन पैरामीटर वाले रीजनर को 8-बिलियन पैरामीटर वाले Nano मॉडल में डिस्टिल किया।

प्रशिक्षण डेटा की कमियों को दूर करने के लिए पाँच ब्लूप्रिंट

Cosmos Data Factory अब GitHub, Microsoft Azure, Nebius और CoreWeave के ज़रिए पाँच क्लाउड-नेटिव ब्लूप्रिंट उपलब्ध कराता है। ये स्वायत्त वाहनों के डेटासेट, इमेज एट्रिब्यूट ऑग्मेंटेशन, दुर्लभ या असुरक्षित घटनाओं के सिंथेटिक वीडियो, निरीक्षण के लिए दोषों की छवियों, और दृश्य की संरचना बरकरार रखते हुए मौजूदा फुटेज में मौसम तथा रोशनी के बदलावों को कवर करते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म के GPU-त्वरित वीडियो-डेटासेट क्यूरेशन टूल Cosmos Curator ने मल्टीमॉडल, मल्टीसेंसरी इनपुट और प्रोसेसिंग ब्लॉक्स के लिए भी समर्थन जोड़ा है।

Porsche, Volkswagen Group के ब्रांडों के बीच साझा स्वायत्त-वाहन डेटा फ्लाईव्हील के विकास का नेतृत्व करने के लिए Microsoft Azure पर Voxel51 के ज़रिए Cosmos Data Factory का उपयोग कर रही है। NVIDIA ने कहा कि इस काम से बार-बार की जाने वाली भौतिक टेस्ट ड्राइव में 90% तक की कमी और विकास चक्रों में 85% तक की कमी आने की अपेक्षा है; ये आंकड़े अनुमानित लाभ हैं।

अन्य उदाहरणों में पहले से किया गया काम शामिल है। ANYbotics ने 1,500 से अधिक सिंथेटिक वीडियो क्लिप बनाए। इसके लिए उसने वास्तविक दुनिया के डेटा को क्यूरेट करने और आउटपुट सत्यापित करने हेतु Encord के प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग किया, ताकि निरीक्षण रोबोट को फैलाव और सुविधाओं में होने वाले अन्य बदलावों की पहचान करने का प्रशिक्षण दिया जा सके। NVIDIA के अनुसार, Ultralytics ने वास्तविक छवियों और लक्षित सिंथेटिक दोषों के साथ अपने YOLO मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित किया, जिससे दोषों का स्थान निर्धारण और रिकॉल बेहतर हुआ।

तैनाती से पहले परीक्षण के लिए सिमुलेशन वेरिएंट

Cosmos 3 Nano के नए सिमुलेशन वेरिएंट डेवलपर्स को कई दृश्यों और सेंसरों का उपयोग करते हुए, ऐसे दोहराए जा सकने वाले परिदृश्यों में स्वायत्त नीतियों का परीक्षण करने देते हैं जिन्हें वास्तविक दुनिया में दर्ज करना कठिन है। साथ दिया गया कोड वास्तविक दुनिया में परीक्षण से पहले इंटरैक्टिव सिमुलेशन में स्वायत्त वाहनों और दोनों हाथों वाले रोबोटों के लिए नीतियों को प्रशिक्षित और मूल्यांकित करने हेतु मॉडल अनुकूलित करने का समर्थन करता है।

तैनाती के लिए, अपडेट किए गए Cosmos 3 NIM माइक्रोसर्विसेज़ सत्यापित कॉन्फ़िगरेशन में गुणवत्ता घटाए बिना इन्फरेंस की गति को दोगुना तक बढ़ाते हैं, NVIDIA ने कहा। कंपनी ने यह भी बताया कि लगातार वीडियो विश्लेषण से एक सेकंड से कम समय में अलर्ट मिलते हैं।

वीडियो अनुप्रयोगों से तैनाती संबंधी अपडेट का विस्तार

वीडियो खोज और सारांश के लिए नया NVIDIA Metropolis Blueprint, संस्करण 3.3, Cosmos NIM माइक्रोसर्विसेज़ पर आधारित है। NVIDIA के अनुसार, यह प्रॉम्प्ट को वीडियो AI अनुप्रयोग में बदलता है और टीमों को उसी GPU के साथ 40% अधिक वीडियो स्ट्रीम की निगरानी करने देता है।

ADNOC, 65 साइटों पर वास्तविक समय में सुरक्षा जोखिमों का पता लगाने के लिए Cosmos और Metropolis Blueprint के साथ बनाए गए Fogsphere के MistIQ एजेंटिक प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करता है। Fogsphere दुर्लभ घटनाओं के प्रशिक्षण उदाहरण जनरेट करने के लिए Cosmos Data Factory का भी उपयोग करता है, जिससे खतरनाक स्थितियों को भौतिक रूप से तैयार किए बिना पहचान क्षमता बेहतर होती है।

निष्कर्ष

Cosmos अपडेट तैनाती से पहले भौतिक AI विकसित करने और उसका परीक्षण करने के लिए NVIDIA के टूल्स का विस्तार करता है। ग्राहकों के उदाहरणों में डेटा जनरेट करने का पूरा किया गया काम और सक्रिय सुरक्षा अनुप्रयोग शामिल हैं, साथ ही वाहन विकास में अनुमानित बचत भी। प्रदर्शन संबंधी दावों पर कॉन्फ़िगरेशन-विशिष्ट सीमाएं लागू रहती हैं।

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