Cosmos – 英伟达推出的生成式世界基础模型平台
Cosmos是什么
Cosmos是英伟达推出的生成式世界基础模型平台,旨在加速物理人工智能(AI)系统的发展,特别是在自动驾驶和机器人领域。Cosmos能接受文本、图像或视频的提示,生成高度仿真的虚拟世界状态,为自动驾驶和机器人应用提供独特的视频输出。平台集成了生成式世界基础模型、高级标记器和加速视频处理管道,帮助开发者生成大量基于物理的合成数据,减少对真实世界数据的依赖。Cosmos还提供了安全防护机制,确保数据的安全与合规。开发者可以通过微调Cosmos模型来创建定制化的AI模型,满足特定的应用需求。

Cosmos的主要功能
生成虚拟世界状态:Cosmos能根据文本、图像或视频的提示生成高度仿真的虚拟世界状态,适用于自动驾驶和机器人应用。生成式模型:平台基于生成式模型快速生成与真实世界场景相似的数据,帮助开发者训练和评估现有的AI模型。高级标记器和数据处理:Cosmos集成了高级标记器和加速视频处理管道,生成的数据在后续的模型训练中发挥更大的作用。安全与合规:平台还提供了安全防护机制,确保数据的安全与合规。开放模型许可:Cosmos将以开放模型许可的形式在Hugging Face和NVIDIA NGC目录中提供,支持开发者进行定制化应用。Cosmos的技术原理
生成式世界基础模型(WFM):Cosmos使用先进的生成式模型技术,模型包括扩散模型和自回归Transformer模型,能生成与真实世界场景高度相似的合成数据。高级标记器(Cosmos Tokenizer):该标记器使用复杂的编码器-解码器结构,结合3D因果卷积和注意力机制,高效地处理时空信息。能将图像和视频分解成高压缩率的高质量标记,为AI模型提供更高效的视觉数据。加速视频处理管道(NeMo Curator):Cosmos集成了一个加速视频处理管道,能在短时间内处理大量视频数据。例如,NeMo Curator能在14天内处理2000万小时的视频数据。Cosmos的模型系列
Nano模型
特点:适用于低延迟和实时应用。参数规模:约40亿参数。应用场景:适合需要快速响应的应用场景,如实时视频分析和简单的机器人控制任务。Super模型
特点:提供高性能基准。参数规模:约70亿参数。应用场景:适用于需要较高性能和精度的应用,如自动驾驶车辆的环境感知和决策支持,以及复杂机器人任务的模拟和训练。Ultra模型
特点:追求最高质量和精确度。参数规模:约140亿参数。应用场景:适用于对精度和质量要求极高的应用,如高精度的自动驾驶模拟、复杂的工业机器人操作模拟等。