物理 AI
NVIDIA Cosmos
开发推动物理 AI 发展的世界基础模型。
概览
NVIDIA Cosmos 是什么？
NVIDIA Cosmos™ 是一个整合前沿生成式世界基础模型 (WFM) 先进分词器、护栏以及用于加速数据处理和管理的高效工作流的集成平台。该技术为世界模型训练提供支持，并加速自动驾驶汽车(AV) 和机器人的物理 AI 开发。
优势
加速物理 AI 的虚拟世界生成
Cosmos 为开发者提供开放、易于访问的高性能基础世界模型、数据工作流，以及用于机器人和自动驾驶应用生成合成数据并进行后训练的工具。
物理优先数据
基础世界模型借助 2000 万小时的机器人和驾驶数据进行预训练，以生成基于物理的世界状态。
开放性
Cosmos WFM、护栏和标记器均根据 NVIDIA 开放式模型许可证获得许可，供所有物理 AI 开发者访问。
模型
Cosmos 基础世界模型
一系列预训练多模态模型，开发者可以开箱即用，用于世界生成和推理，或进行后训练以开发专用的物理 AI 模型。
Cosmos Predict
基于多模态输入的世界生成和运动预测的通用模型。基于 9000T 机器人与驾驶数据的 token 进行训练，专为后训练而打造。
作为 Cosmos NIM 提供，随时随地加速推理。
Cosmos Transfer
物理感知世界生成以基准真实值和 3D 输入为基础。输入包括用于生成可控合成数据的 NVIDIA Omniverse™ 分段图、深度信号、激光雷达扫描、关键点、轨迹、高清地图和地面实情仿真。
Cosmos Reason
这是一款具备完全可定制的多模态推理模型，基于对空间和时间的理解构建，用于规划响应。
使用视觉语言模型微调和强化学习进行训练，以实现思想链推理。
Cosmos Guardrail
借助 Cosmos WFM 开发负责任的模型，其内置预保护措施可提前过滤不安全输入，同时配备后保护错误，确保输出结果始终安全且一致。
工具
后训练 Cosmos 基础世界模型
Cosmos 为开发者提供开放式的高性能数据管护工作流、标记器、训练框架和训练后脚本。凭借这些，开发者能快速、轻松地构建各类专用世界模型，诸如用于具身 AI 的策略模型和视觉语言动作 (VLA) 模型等。
硬件
借助 NVIDIA AI 实现卓越性能
Cosmos WFM 已针对 NVIDIA 最新的 Blackwell 架构 GPU 进行了进行全面优化。
在 NVIDIA Blackwell 上运行
对于运行 Cosmos 世界基础模型等大规模自定义多模态模型的企业，NVIDIA Blackwell 架构 GPU 可为数十亿多个参数的工作负载提供行业领先的速度和可扩展性。访问 NVIDIA DGX Cloud，开发新一代 AI 超级集群和大规模物理 AI 应用。
物理 AI 开发者可以利用搭载 NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU 和 DGX Cloud 的服务器和工作站平台，使用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 加速合成数据生成。这种组合可让您快速生成基于物理的良好合成数据。这有助于先进的机器人、自动驾驶汽车和仿真工作流程。
用例
开发者如何使用 NVIDIA Cosmos
加速下游基础模型开发，通过合成数据生成和后训练推动视觉 AI 和具身 AI 的发展。
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合成数据生成 (SDG)
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策略模型初始化
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策略模型评估
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多视图生成
合成数据生成 (SDG)
Omniverse 可创建逼真的 3D 场景，用于 Cosmos Transfer 的输入，Cosmos Transfer 将这些场景扩展至各种逼真的环境和光照条件中。此过程会生成可扩展的增强型数据，从而消除数据瓶颈，实现更高效的基础模型训练。
Cosmos Reason 能够评估合成数据，删除不符合后训练或评估要求的输出结果。它还会生成标注信息，为数据添加上下文并帮助组织数据，从而加速视觉 AI 和具身 AI 的基础模型开发。
策略模型初始化
策略模型为物理 AI 系统的行为提供指导，确保系统安全运行，并符合其目标。 开发者可将 Cosmos Predict 或 Cosmos Reason 后训练到策略模型中，以生成动作，从而节省手动策略训练的成本、时间和数据需求。
策略模型评估
Cosmos WFM 通过视频输出模拟现实世界的动作，并基于 Omniverse 真实物理模拟来提高准确性，从而加速策略评估进程。开发者可以使用 Cosmos Reason 构建视觉语言动作 (VLA) 模型，并将其部署至智能决策评估体系中。这种仿真循环机制能够降低现实世界测试所需的成本、时间和风险，同时提高策略的精度。
多视图生成
Cosmos Predict 可通过后训练生成多个视图或不同的摄像头视角输出，从而实现高保真、时间一致的基于物理性质的训练数据，其中包含来自单个文本、图像或视频输入的 360° 视图。
这一技术提高了模型的稳定性，减少了边缘案例故障率，并加速了自主机器的开发周期，从而降低部署成本，实现更快速、更安全的部署。
我们的承诺
为物理 AI 社区普及可信 AI
Hugging Face 和 GitHub 上提供 Cosmos 模型、护栏和标记器，并提供资源来解决训练物理 AI 模型时的数据稀缺问题。我们致力于推动 Cosmos 向前发展——透明、开放，并面向所有人。
生态系统
已被领先的物理 AI 创新者广泛应用
来自机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 行业的模型开发者正在使用 Cosmos 来加速物理 AI 的开发。
下一步
常见问题解答
从文档入手。Cosmos 世界基础模型在 Hugging Face 上公开提供，并可在 GitHub 上获取推理和后训练脚本。开发者还可以在 GitHub 和 Hugging Face 上的 /NVIDIA/cosmos-tokenizer 下载 Cosmos tokenizer。
Cosmos 基础世界模型遵循 NVIDIA 开放模型许可协议，对所有人开放。
PyTorch 脚本可供所有 Cosmos 模型用于后训练。请阅读文档，获取有关后训练的分步指南。
可以，您可以利用 Cosmos 使用您首选的基础模型或模型架构从头开始构建。您可以首先使用 NeMo Curator 进行视频数据预处理。 然后使用 Cosmos tokenizer 对数据进行压缩和解码。处理完数据后，您可以使用 NVIDIA NeMo 训练或微调模型。
借助 NVIDIA NIM™ 微服务，您可以轻松将物理 AI 模型集成到云、数据中心和工作站的应用中。
您还可以使用 NVIDIA DGX Cloud 训练 AI 模型，并将其大规模部署到任何地方。
Omniverse 使用不同的生成式 API、SDK 和 NVIDIA RTX 渲染技术，创建了现实世界任务的逼真 3D 仿真。
开发者可以将 Omniverse 仿真作为指令视频输入到 Cosmos Transfer 模型，以生成可控的逼真合成数据。
Omniverse 共同提供训练前后仿真环境，而 Cosmos 提供基础模型来生成视频数据并训练物理 AI 模型。
详细了解 NVIDIA Omniverse。
