Cosmos 3 Nano
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新的 TetraState 协议增强了已学习世界模型的回归测试
研究人员开发了一种新的回归测试协议 TetraState，以应对评估已学习世界模型所面临的挑战。该协议旨在检测在标准准确性检查中可能被隐藏的回归问题，尤其是在模型配置和测试工具在不同版本之间发生变化时。TetraState 在四种固定的模型原生配置下运行测试，将结果分为四类，以识别细微的错误和工具故障。该系统在 IntPhys 2 Main 测试中使用了 Cosmos 3 Nano 和 V-JEPA 2 进行测试，结果表明工具的修订可…
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RynnUnify：用于规划和机器人控制的统一具身模型
研究人员推出 RynnUnify，这是一个拥有 160 亿参数的统一具身模型，旨在整合视觉规划、物理推理和机器人控制。该 Mixture-of-Transformers 架构建立在 Cosmos3 的基础上，在长时域具身任务上展现了最先进的性能。RynnUnify 将场景理解与物理世界演变预测联系起来，实现了交错的视觉规划和主体推理。其 World-Action Model 扩展将这些预测能力转化为机器人控制，在操作任务上取得了显著成功。
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NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge，一款用于机器人的 40 亿参数设备端 AI 模型
NVIDIA 发布了 Cosmos 3 Edge，这是一款专为机器人和视觉 AI 在设备上运行而设计的 40 亿参数开放世界模型。该模型使机器人和 AI 代理能够理解其环境、实时推理并在本地生成动作，从而解决了内存受限的边缘系统对数据中心级性能的需求。Cosmos 3 Edge 采用具有两个塔的 Transformer 混合架构来处理各种模态，并将世界建模直接连接到机器人策略训练和评估。
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NVIDIA发布用于物理AI的Cosmos 3基础模型
NVIDIA发布了其Cosmos 3基础模型平台，专为机器人和自动驾驶等物理AI应用设计。该平台包含多个模型，例如用于图像生成的Cosmos3-Super-Text2Image和用于从图像及文本创建视频的Cosmos3-Super-Image2Video。这些模型基于Transformer混合架构构建，可在Hugging Face和GitHub上获取，其中Cosmos 3 Super（640亿参数）等大型版本面向数据中心部署，而Cos…