Cosmos

2025年 10月 21日

面向 Physical AI 的全栈式解决方案：解析 NVIDIA 与阿里云 PAI 的完整技术链路

随着人工智能向物理世界深度融合，Physical AI 正在重塑智能体的研发范式。它对数据生成、仿真验证、模型训练与边缘部署提出了一些挑战。
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中使用全身控制和增强遥操作，简化机器人学习

基于真实世界演示训练机器人策略，不仅成本高、速度慢，还容易出现过拟合问题，进而限制其在不同任务与环境中的泛化能力。
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2025年 9月 25日

如何将计算机视觉工作流与生成式 AI 和推理集成

生成式 AI 为分析现有视频流开辟了全新可能。视频分析正从统计物体演进为将原始视频片段转化为实时理解，从而提供更具价值的可行见解。
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2025年 8月 22日

NVIDIA 硬件创新和开源贡献正在塑造 AI

Cosmos、DeepSeek、Gemma、GPT-OSS、Llama、Nemotron、Phi、
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2025年 8月 11日

如何在交互式模拟中即时渲染现实世界场景

将现实世界环境转变为交互式仿真不再需要花费数天或数周的时间。借助 NVIDIA Omniverse NuRec 和…
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2025年 8月 11日

通过后训练 NVIDIA Cosmos Reason 极大提升机器人性能

NVIDIA Cosmos Reason 是一个开放且完全可定制的物理 AI 和机器人视觉语言模型 (VLM) ，
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2025年 8月 11日

开发者利用 NVIDIA Omniverse 库打造快速可靠的机器人模拟

在 SIGGRAPH 大会上，NVIDIA 发布了 NVIDIA Omniverse 库和 Cosmos 世界基础模型 (WFM) 的更新。
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2025年 8月 8日

R²D²：利用 NVIDIA Research 的全球基础模型和工作流提升机器人训练效率

随着物理 AI 系统的进步，对丰富标记数据集的需求正在加速增长，超出了我们在现实世界中手动捕捉的能力。世界基础模型 (WFM)…
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2025年 7月 16日

R²D²：利用 NVIDIA 研究工作流和全局基础模型训练通用机器人

机器人领域的一项主要挑战是训练机器人执行新任务，而无需为每个新任务和环境收集和标记数据集。
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2025年 6月 16日

使用世界基础模型生成的合成轨迹数据提高机器人学习效果

在机电一体化和机器人 AI 基础模型的进步的推动下，通用型机器人技术已经问世。但关键的瓶颈依然存在：
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2025年 6月 16日

Isaac Sim 和 Isaac Lab 现已推出早期开发者预览版

NVIDIA 今天发布了 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA Isaac Lab 的开发者预览版…
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA Cosmos Predict-2 构建自定义物理人工智能基础模型

构建更智能的机器人和自动驾驶汽车 (AV) 始于能够理解现实世界动态的物理 AI 模型。这些模型发挥着两个关键作用：
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2025年 6月 11日

借助神经重建和世界基础模型提升自动驾驶汽车仿真速度

自动驾驶汽车 (AV) 堆栈正在从离散构建块的层次结构发展为基于foundation models构建的端到端架构。
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2025年 6月 11日

借助全新 NVIDIA Cosmos 世界基础模型简化端到端自动驾驶汽车开发

随着向为自动驾驶汽车 (AV) 提供动力支持的端到端规划模型的转变，人们对基于物理性质的高质量传感器数据的需求也在不断增加。
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2025年 5月 30日

在阿里云 PAI 上一键部署和使用 NVIDIA Cosmos Reason-1 模型

NVIDIA 近期发布了 Cosmos Reason-1 的 7B 和 56B 两款多模态大语言模型 (MLLM)，它们经过了“物理 AI…
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2025年 5月 18日

利用 NVIDIA Cosmos Reason 整理合成数据集以训练物理 AI 模型

AI 系统如何理解可能发生的事故与物理上不可能发生的事件之间的区别？还是计划在边缘场景中进行跨人类、物体和环境的多步骤交互？
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