NVIDIA расширила набор инструментов для мировых моделей Cosmos, добавив шаблоны генерации данных, более широкую поддержку обучения моделей и варианты симуляции для тестирования автономных систем. Анонс от 22 октября 2026 года объединяет подготовку наборов данных, адаптацию моделей и их развертывание; сообщается, что клиенты применяют эти решения в разработке транспортных средств, промышленной инспекции и мониторинге безопасности.

Ключевые выводы

  • Cosmos Data Factory теперь предлагает пять шаблонов для подготовки и генерации обучающих данных для физического ИИ.
  • Cosmos Framework расширяет инструменты обучения и оптимизации, распространяя их на большее число открытых моделей, а новые варианты симуляции позволяют тестировать политики.
  • NVIDIA сообщает об ускорении вывода в проверенных конфигурациях; ожидаемая экономия Porsche на разработке пока остается прогнозом, а не достигнутым результатом.

Содержание

Для мировых моделей Cosmos расширен набор инструментов разработки

Расширение нацелено на разработчиков физических систем ИИ, которым необходимо понимать окружающую среду и моделировать ее. Вместо выпуска лишь еще одной модели NVIDIA расширяет набор сопутствующих инструментов, используемых для подготовки обучающих данных, адаптации моделей, оценки поведения и запуска поддерживаемых моделей.

На GTC Berlin компания распространила инструменты и рецепты Cosmos Framework для обучения, оптимизации и развертывания, оформленные как навыки агентов, на большее число открытых моделей, а также на Cosmos 3. Среди поддерживаемых решений — GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 и другие совместимые модели Hugging Face.

Разработчики и агенты могут адаптировать модели с помощью тонкой настройки и обучения с подкреплением, а затем применять дистилляцию и квантование перед развертыванием. NVIDIA рассказала об одном из примеров применения в лаборатории робототехнических исследований MicroAGI: там провели постобучение Cosmos 3 на видео, где люди взаимодействуют с предметами, а затем дистиллировали модель-рассуждатель с 32 миллиардами параметров в модель Nano с 8 миллиардами параметров, как сообщается, без потери точности.

Пять шаблонов помогают устранить пробелы в обучающих данных

Cosmos Data Factory теперь предоставляет пять облачных шаблонов через GitHub, Microsoft Azure, Nebius и CoreWeave. Они охватывают наборы данных для автономных транспортных средств, дополнение атрибутов изображений, синтетические видео редких или опасных событий, изображения дефектов для инспекции, а также изменение погоды и освещения в существующих видеозаписях с сохранением структуры сцены.

Cosmos Curator — инструмент платформы для курирования видеонаборов данных с ускорением на GPU — также получил поддержку мультимодальных и мультисенсорных входных данных и блоков обработки.

Porsche использует Cosmos Data Factory через Voxel51 на Microsoft Azure, чтобы возглавить разработку общего цикла накопления данных об автономных транспортных средствах для брендов Volkswagen Group. По словам NVIDIA, эта работа, как ожидается, позволит сократить количество повторных физических тестовых поездок до 90% и уменьшить циклы разработки до 85%; эти показатели являются прогнозируемыми преимуществами.

Другие примеры связаны с уже выполненной работой. ANYbotics сгенерировала более 1 500 синтетических видеоклипов, используя платформу Encord для курирования реальных данных и проверки результатов, чтобы обучать инспекционных роботов распознавать разливы и другие изменения на объектах. По данным NVIDIA, Ultralytics повторно обучила свою модель YOLO на реальных изображениях и целенаправленно созданных синтетических дефектах, повысив точность локализации дефектов и полноту выявления.

Варианты симуляции позволяют тестировать системы до развертывания

Новые варианты Cosmos 3 Nano для симуляции позволяют разработчикам тестировать политики автономных систем в воспроизводимых сценариях, которые сложно зафиксировать в реальных условиях, используя несколько ракурсов и датчиков. Сопутствующий код позволяет адаптировать модели для обучения и оценки политик автономных транспортных средств и двуручных роботов в интерактивных симуляциях до испытаний в реальных условиях.

Для развертывания обновленные микросервисы Cosmos 3 NIM обеспечивают до двукратного ускорения вывода без потери качества в проверенных конфигурациях, сообщила NVIDIA. Компания также заявила, что непрерывный анализ видео позволяет выдавать оповещения менее чем за секунду.

Приложения для видео дополняют обновление инструментов развертывания

Новый шаблон NVIDIA Metropolis Blueprint для поиска и суммирования видео, версия 3.3, построен на микросервисах Cosmos NIM. По словам NVIDIA, он преобразует запрос в приложение ИИ для видео и позволяет командам отслеживать на 40% больше видеопотоков с использованием того же GPU.

ADNOC использует агентскую платформу MistIQ компании Fogsphere, созданную на базе Cosmos и шаблона Metropolis, для обнаружения угроз безопасности в реальном времени на 65 объектах. Fogsphere также применяет Cosmos Data Factory для генерации обучающих примеров редких событий, повышая эффективность обнаружения без физического воспроизведения опасных ситуаций.

Заключение

Обновление Cosmos расширяет набор инструментов NVIDIA для разработки и тестирования физического ИИ до его развертывания. В примерах клиентов сочетаются уже завершенные работы по генерации данных и действующие приложения для обеспечения безопасности с прогнозируемой экономией на разработке транспортных средств; заявления о производительности по-прежнему ограничены конкретными конфигурациями.

Читайте также

Другие новости FinanceVelix

Отказ от ответственности

Эта статья FinanceVelix содержит общую информацию и не является персональной финансовой, инвестиционной, юридической или налоговой консультацией. Рыночные цены, процентные ставки и экономические условия могут меняться; инвестиции сопряжены с риском убытков. Факты отражают сведения, доступные на момент публикации, и могут измениться. Самостоятельно проверяйте важную информацию и при необходимости консультируйтесь с квалифицированным специалистом. Упоминание актива, компании или услуги не является рекомендацией.