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走进全宇宙：开放世界模型如何推动物理人工智能的前沿
7 月，NVIDIA 与 200 多家公司和组织一起签署了《开放权重与美国 AI 领导力》公开信，该信认为，衡量 AI 领导力的标准不是任何单一前沿模型，而是开放生态系统是否覆盖每个领域。
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术编者注：本文是 Into the Omniverse 系列文章的一部分，该系列文章重点介绍开发人员、3D 从业者和企业如何利用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 的最新进展来转变其工作流程。
7 月，NVIDIA 与 200 多家公司和组织一起签署了《开放权重与美国 AI 领导力》公开信，该信认为，衡量 AI 领导力的标准不是任何单一前沿模型，而是开放生态系统是否覆盖每个领域。
开放模型使这一切成为可能，任何人都可以下载、检查、修改并在自己的基础设施上运行。这一点在物理人工智能中最为重要，因为每次部署都是一个专业化问题。
物理人工智能必须理解和预测后果，而不仅仅是外观。
为了实现这一点，世界模型会学习物理环境的行为方式、接下来可能发生的情况以及后续哪些行动有意义。它们可以生成物理基础的世界和动作数据，模拟未来状态，并为团队专门用于机器人、自动驾驶车辆或视觉人工智能系统提供基础。
开放世界模型已被用于生成训练数据、测试策略和专业化物理 AI 系统。NVIDIA Cosmos 3 将这些功能整合到一个开放模型系列中，在机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 领域具有领先的基准测试结果和采用率。
NVIDIA Omniverse 库是 NVIDIA Agent Toolkit 的一部分，提供了用于构建模拟就绪世界的预构建功能，物理 AI 团队可以在实际部署之前使用这些功能来训练、测试和验证系统。
世界模型是物理人工智能的基础
以所需规模收集物理人工智能背后的数据既困难又昂贵。罕见事件和长尾场景尤其难以安全、重复地重现。
世界模型启用：
通过从大规模多模态场景中学习物理关系来获得更多有用的数据。