NVIDIA đã mở rộng bộ công cụ hỗ trợ các mô hình thế giới Cosmos, bổ sung các bản thiết kế tạo dữ liệu, hỗ trợ huấn luyện mô hình rộng hơn và các biến thể mô phỏng để kiểm thử hệ thống tự hành. Thông báo ngày 22 tháng 10 năm 2026 kết nối khâu chuẩn bị tập dữ liệu, điều chỉnh mô hình và triển khai, với các ứng dụng khách hàng được nêu trong các lĩnh vực phát triển xe, kiểm tra công nghiệp và giám sát an toàn.

Điểm chính

  • Cosmos Data Factory hiện cung cấp năm bản thiết kế để chuẩn bị và tạo dữ liệu huấn luyện cho AI vật lý.
  • Cosmos Framework mở rộng các công cụ huấn luyện và tối ưu hóa sang nhiều mô hình mở hơn, trong khi các biến thể mô phỏng mới hỗ trợ kiểm thử chính sách.
  • NVIDIA cho biết tốc độ suy luận nhanh hơn trong các cấu hình đã được xác thực; khoản tiết kiệm chi phí phát triển mà Porsche dự kiến vẫn là kỳ vọng, chưa phải kết quả đã hoàn tất.

Mục lục

Các mô hình thế giới Cosmos được trang bị bộ công cụ phát triển rộng hơn

Đợt mở rộng này hướng đến các nhà phát triển xây dựng hệ thống AI vật lý cần hiểu và mô phỏng môi trường thực tế. Thay vì chỉ giới thiệu thêm một mô hình, NVIDIA đang mở rộng các công cụ hỗ trợ việc tập hợp dữ liệu huấn luyện, điều chỉnh mô hình, đánh giá hành vi và vận hành những mô hình được hỗ trợ.

Tại GTC Berlin, công ty mở rộng các công cụ và quy trình huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai của Cosmos Framework, đồng thời cung cấp các quy trình này dưới dạng kỹ năng cho tác nhân AI để áp dụng cho nhiều mô hình mở hơn, bên cạnh Cosmos 3. Các tùy chọn được hỗ trợ gồm GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 và những mô hình Hugging Face tương thích khác.

Các nhà phát triển và tác nhân AI có thể dùng tinh chỉnh và học tăng cường để điều chỉnh mô hình, sau đó áp dụng chưng cất và lượng tử hóa trước khi triển khai. NVIDIA mô tả một ứng dụng tại phòng nghiên cứu robot MicroAGI: đơn vị này hậu huấn luyện Cosmos 3 trên các video ghi lại cảnh người thao tác với vật thể, rồi chưng cất bộ suy luận 32 tỷ tham số thành mô hình Nano 8 tỷ tham số, được cho là không làm giảm độ chính xác.

Năm bản thiết kế giải quyết những thiếu hụt trong dữ liệu huấn luyện

Cosmos Data Factory hiện cung cấp năm bản thiết kế cloud-native thông qua GitHub, Microsoft Azure, Nebius và CoreWeave. Các bản thiết kế này phục vụ tập dữ liệu xe tự hành, tăng cường thuộc tính hình ảnh, video tổng hợp về các sự kiện hiếm gặp hoặc không an toàn, hình ảnh lỗi để kiểm tra, và thay đổi thời tiết cũng như ánh sáng trong đoạn phim hiện có mà vẫn giữ nguyên cấu trúc cảnh.

Cosmos Curator, công cụ tuyển chọn tập dữ liệu video tăng tốc bằng GPU của nền tảng, cũng đã bổ sung hỗ trợ cho đầu vào đa phương thức, đa giác quan và các khối xử lý.

Porsche đang sử dụng Cosmos Data Factory thông qua Voxel51 trên Microsoft Azure để dẫn dắt việc phát triển một vòng lặp dữ liệu xe tự hành dùng chung giữa các thương hiệu thuộc Volkswagen Group. NVIDIA cho biết công việc này dự kiến giảm tới 90% số lần lái thử vật lý lặp lại và rút ngắn chu kỳ phát triển tới 85%; đây là những lợi ích dự kiến.

Các ví dụ khác liên quan đến công việc đã được thực hiện. ANYbotics đã tạo hơn 1.500 đoạn video tổng hợp, sử dụng nền tảng của Encord để tuyển chọn dữ liệu thực tế và xác thực kết quả, nhằm huấn luyện robot kiểm tra nhận diện chất lỏng tràn và những thay đổi khác tại cơ sở. Theo NVIDIA, Ultralytics đã huấn luyện lại mô hình YOLO bằng hình ảnh thực tế và các lỗi tổng hợp có chủ đích, qua đó cải thiện khả năng định vị lỗi và tỷ lệ thu hồi.

Các biến thể mô phỏng hỗ trợ kiểm thử trước khi triển khai

Các biến thể mô phỏng Cosmos 3 Nano mới cho phép nhà phát triển kiểm thử chính sách tự hành trong những kịch bản có thể tái lập nhưng khó ghi hình, sử dụng nhiều góc nhìn và cảm biến. Mã đi kèm hỗ trợ điều chỉnh mô hình để huấn luyện và đánh giá chính sách cho xe tự hành và robot hai tay trong các mô phỏng tương tác trước khi thử nghiệm trong thế giới thực.

Để triển khai, các vi dịch vụ Cosmos 3 NIM được cập nhật mang lại tốc độ suy luận cao gấp đôi mà không làm giảm chất lượng trong những cấu hình đã được xác thực, theo NVIDIA. Công ty cũng cho biết khả năng phân tích video liên tục cho phép gửi cảnh báo trong chưa đầy một giây.

Các ứng dụng video mở rộng nội dung cập nhật triển khai

Blueprint mới của NVIDIA Metropolis dành cho tìm kiếm và tóm tắt video, phiên bản 3.3, được xây dựng trên các vi dịch vụ Cosmos NIM. NVIDIA cho biết công cụ này chuyển một câu lệnh thành ứng dụng AI video và cho phép các nhóm giám sát nhiều hơn 40% luồng video với cùng một GPU.

ADNOC sử dụng nền tảng tác nhân MistIQ của Fogsphere, được xây dựng bằng Cosmos và blueprint Metropolis, để phát hiện mối nguy an toàn theo thời gian thực tại 65 địa điểm. Fogsphere cũng sử dụng Cosmos Data Factory để tạo các ví dụ huấn luyện về những sự kiện hiếm gặp, cải thiện khả năng phát hiện mà không cần dàn dựng các tình huống nguy hiểm ngoài thực tế.

Kết luận

Bản cập nhật Cosmos mở rộng các công cụ của NVIDIA để phát triển và kiểm thử AI vật lý trước khi triển khai. Các ví dụ khách hàng kết hợp công việc tạo dữ liệu đã hoàn tất và ứng dụng an toàn đang hoạt động với khoản tiết kiệm chi phí phát triển xe dự kiến, trong khi các tuyên bố về hiệu năng vẫn đi kèm những giới hạn tùy theo cấu hình.

Đọc thêm tin tức

Tin tức FinanceVelix khác

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm

Bài viết FinanceVelix này cung cấp thông tin chung, không phải lời khuyên tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế dành riêng cho từng cá nhân. Giá thị trường, lãi suất và điều kiện kinh tế có thể thay đổi; các khoản đầu tư luôn có rủi ro thua lỗ. Thông tin phản ánh tài liệu có tại thời điểm xuất bản và có thể thay đổi. Hãy tự kiểm chứng thông tin quan trọng và tham khảo chuyên gia đủ năng lực khi cần. Việc đề cập đến một tài sản, công ty hoặc dịch vụ không đồng nghĩa với sự xác nhận hay khuyến nghị.