إصدار NVIDIA لنماذج Cosmos 3 Nano المفتوحة لمحاكاة العالم التفاعلية

توسّع منصة Cosmos من NVIDIA بأربع نماذج Nano جديدة تم تدريبها لاحقاً، كل منها يحتوي على 16 مليار معلمة قابلة للتدريب، وصدرت بموجب ترخيص OpenMDW 1.1 المرن. تستهدف نقاط التحقق هذه مجالين رئيسيين: القيادة الذاتية والتحكم الروبوتي.

• Cosmos3‑Nano‑Transfer‑Auto – تُولِّد ما يصل إلى 11 رؤية كاميرا متزامنة مع LiDAR، مع إمكانية التحكم في الطقس والإضاءة وحالات إشارات المرور.
• Cosmos3‑Nano‑Sim‑Auto – تبث ملاحظات كاميرا وLiDAR مقترنة لمحاكاة القيادة ذات الحلقة المغلقة.
• Cosmos3‑Nano‑Sim‑Transfer – تحوّل أوامر المحاكاة ونصاً توجيهياً إلى فيديو واقعي.
• Cosmos3‑Nano‑Sim‑Bimanual – تتنبأ بالنتائج البصرية من إجراءات الروبوت أو الكاميرا، مما يدعم تعلم المهام ثنائية اليد.

لباحثي المركبات ذاتية القيادة، يضمن التوليد المشترك لـ RGB وLiDAR اتساق المظهر والهندسة، بينما تتيح خرائط السيناريو اختبار السياسات عبر تخطيطات طرق متنوعة. في الروبوتات، يغلق توقع الفيديو المشروط بالإجراء الحلقة بين الإدراك والتحكم، وهو شرط أساسي لنقل المحاكاة إلى الواقع بشكل موثوق.

تشترك النماذج الأربع في نفس هيكل Nano، مما يسهل ضبطها بدقة على أجهزة استشعار مملوكة أو بيانات خاصة بالمجال. توفر الأوزان المفتوحة ووصفات ما بعد التدريب المنشورة خط أساس مشترك للمجتمع لإجراء المقاييس، دراسات الاستئصال، والتحسين التعاوني.

لماذا هذا مهم لبنية GPU وAI التحتية

يتطلب تدريب وتقديم نماذج عالمية ذات 16 مليار معلمة مجموعات GPU عالية الإنتاجية مع ترابط سريع وذاكرة فيديو كبيرة. تتيح نقاط التحقق المفتوحة لفرق البنية التحتية تحليل أعباء العمل الحقيقية، تحسين مكتبات النواة، والتحقق من استراتيجيات التوسع على خط أنابيب توليد المحاكاة التمثيلي — مما يوجّه مباشرة تخطيط السعة لسحابات AI‑GPU.