「世界財団モデル」とはいったい何なのでしょうか？
「World Foundation Models」というフレーズに馴染みがないとしても、それは当然のことです。これは非常に新しいものであり、おそらく Nvidia によって造られたものであるためです。これは、「ワールド モデル」(複雑なシナリオをシミュレートおよび予測するために環境の内部表現を作成する AI システム) と「基盤モデル」(環境に適応できる膨大なデータセットでトレーニングされた AI システム) という既存の (ただし最近の) 概念を組み合わせたものです。幅広い業務を担当します）。
Nvidia によると、WFM は、既存のモデルのトレーニングやカスタム モデルの構築に使用する、フォトリアルな物理ベースの人工データを大量に生成する簡単な方法です。ロボット開発者は、自社の工場で撮影したビデオなどの独自のデータを追加し、Cosmos で基本シナリオをさらに何千ものものに増やして拡張することができ、ロボット プログラミングに目前のタスクに適した、または最適な動作を選択できるようになります。
Cosmos プラットフォームには、生成 WFM、高度なトークナイザー、ガードレール、高速化されたビデオ処理パイプラインが含まれています。開発者は、Nvidia の Omniverse を使用して、物理法則を考慮した地理空間的に正確なシナリオを作成できます。次に、これらのシナリオを Cosmos に出力し、ロボット強化学習のフィードバック用のデータを提供するフォトリアリスティックなビデオを作成できます。
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