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nvidia cosmos：用模拟授权物理AI
开发物理AI系统的开发，例如工厂地板上的机器人和街道上的自动驾驶汽车，在很大程度上依赖于大型高质量的数据集进行培训。但是，收集现实世界的数据是昂贵的，耗时的，并且通常仅限于一些主要的科技公司。 NVIDIA的COSMOS平台通过使用高级物理模拟生成[…] NVIDIA COSMOS：通过模拟授权物理AI的能力首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI开发物理AI系统的开发，例如工厂地板上的机器人和街道上的自动驾驶汽车，在很大程度上依赖于大型高质量的数据集进行培训。但是，收集现实世界的数据是昂贵的，耗时的，并且通常仅限于一些主要的科技公司。 NVIDIA的COSMOS平台通过使用高级物理模拟来应对量表生成现实的合成数据来应对这一挑战。这使工程师能够训练AI模型，而无需与收集现实世界数据相关的成本和延迟。本文讨论了Cosmos如何改善对基本培训数据的访问，并加快用于现实世界应用的安全，可靠AI的开发。
nvidia的宇宙了解物理AI
物理AI是指可以在物理世界内感知，理解和行动的人工智能系统。与传统的AI不同，可以分析文本或图像，物理AI必须处理现实世界中的复杂性，例如空间关系，物理力量和动态环境。例如，自动驾驶汽车需要识别行人，预测他们的运动并实时调整其路径，同时考虑天气和道路状况等因素。同样，仓库中的机器人必须精确地驾驶障碍物并操纵物体。
物理AI开发物理AI是具有挑战性的，因为它需要大量数据来培训各种现实世界情景的模型。收集这些数据，无论是驱动录像还是机器人任务演示的数小时，都可能耗时且昂贵。此外，在现实世界中测试AI可能会冒险，因为错误可能导致事故。 NVIDIA COSMOS通过使用基于物理学的模拟生成逼真的合成数据来应对这些挑战。这种方法简化并加速了物理AI系统的开发。
什么是世界基础模型？
nvidia cosmos 基础模型（WFM）揭幕Nvidia Cosmos
平台的关键组件包括：
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