NVIDIA Cosmosが世界モデル用新ツールを追加

十月、エヌヴィディアは、人工知能が現実世界を理解し模擬する世界モデルの構築を速めるため、コスモス基盤に新しい訓練ツール、シミュレーション用中間成果物、データ処理設計図を追加した。同基盤は公開モデルランキングで六分野上位五入りし、データ準備から訓練、適応、評価、展開、最適化までを支援する。 データ整備では、動画学習データの選別が複数の手掛かりとセンサー情報に対応し、クラウドネイティブな五つの設計図を公開リポジトリ、アジュール、ネビウス、コアウィーブで提供する。ポルシェはボクセル五十一とアジュールで自動運転データの循環基盤を構築し、実車試験を最大九割、開発周期を最大八割五分短縮する見通し。エニボティクスはエンコードと連携し千五百本超の合成動画で産業点検ロボットの液漏れ検出を訓練した。ウルトラリスティックスは合成欠陥画像で検出モデルを再学習し、位置精度と再現率を向上した。 ベルリンの会議では、コスモスフレームワークの訓練、最適化、展開手順をエージェント向け技能として拡張し、コスモス三を公開した。開発者は有力公開モデルを追加学習や強化学習で現場へ合わせ、蒸留や量子化で速度と精度を調整し、実用推論へ接続できる。マイクロエージーアイは人の手元操作動画で追加学習した推論器を三百二十億から八十億パラメータへ圧縮し精度を維持したと説明。ロボフローでは構内演算装置への展開も可能。評価面では小型変種が反復しにくい多視点・多センサー仮想条件で自動運転車や両手ロボットの行動規則を試し、更新推論サービスは最大二倍速く、一秒未満の警告を可能にする。動画検索・要約の新設計図は同じ演算能力で監視映像を四割増やせ、アブダブ国営石油会社は六十五拠点の危険検知と希少事象の合成データ生成に活用する。