本教程演示了如何使用 cosmos-framework 实现 NVIDIA Cosmos 3 world models 的迷你版本，特别针对 Google Colab 的硬件限制进行了优化。它指导用户检查 Colab 环境的 GPU、内存和磁盘空间，以了解为什么无法进行完整的 Cosmos 3 推理。然后，教程将重点介绍如何使用合成数据构建和训练一个紧凑型的 omnimodal Mixture-of-Transformers 模型，该模型模仿了 Cosmos 3 的核心概念，包括跨模态注意力（cross-modal attention）和针对文本、视觉及动作流（text, vision, and action streams）的模态特定路由（modality-specific routing）。 AI
影响 提供了一种实用的、受硬件限制的方法来理解和实现像 NVIDIA Cosmos 3 这样复杂的 world models。
排序理由 关于使用特定模型架构的框架的教程。
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