需求人群:
"适用于自动驾驶车辆、机器人和视觉AI领域的开发者,帮助他们快速构建和优化物理AI系统。"
使用场景示例:
自动驾驶车辆开发:利用Cosmos生成各种驾驶场景的合成数据,用于训练和测试自动驾驶模型。
机器人仿真:通过Cosmos生成的视频数据,进行机器人的行为预测和决策优化。
视觉AI应用:使用Cosmos生成的高质量视频,提升视觉识别和分析的准确性。
产品特色:
提供预训练的世界基础模型,用于生成物理感知视频和世界状态
支持多模态输入,如图像、文本和视频,生成高质量的输出
具备内置的安全防护措施,如品牌过滤和有害内容检测
加速数据处理和清洗,提高数据准备效率
支持自定义模型的开发和微调,满足特定应用需求
与NVIDIA Omniverse集成,支持多宇宙模拟和实时决策
使用教程:
1. 访问NVIDIA Cosmos官方网站,了解产品功能和使用指南。
2. 注册并获取Cosmos世界基础模型的访问权限。
3. 根据需求选择合适的预训练模型或使用Cosmos的工具开发自定义模型。
4. 利用NVIDIA NeMo Curator进行数据处理和清洗,准备高质量的训练数据。
5. 在NVIDIA Omniverse中进行多宇宙模拟,测试和优化物理AI系统的性能。
6. 部署和集成Cosmos模型到实际应用中,实现物理AI功能。
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NVIDIA Cosmos是用于物理AI开发的世界基础模型平台。
NVIDIA Cosmos是一个先进的世界基础模型平台,旨在加速物理AI系统的开发,如自动驾驶车辆和机器人。它提供了一系列预训练的生成模型、高级分词器和加速数据处理管道,使开发者能够更容易地构建和优化物理AI应用。Cosmos通过其开放的模型许可,降低了开发成本,提高了开发效率,适用于各种规模的企业和研究机构。
开源视觉基础模型
InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对话等广泛任务上取得了32项state-of-the-art性能。
通用型物理引擎,用于机器人学和物理AI应用
Genesis是一个全面物理仿真平台,专为机器人学、具身AI和物理AI应用设计。它是一个从头构建的通用物理引擎,能够模拟广泛的材料和物理现象。作为一个轻量级、超快速、Pythonic且用户友好的机器人仿真平台,它还具备强大的真实感渲染系统和将自然语言描述转换为各种数据模态的生成数据引擎。Genesis通过其核心物理引擎的集成,进一步增强了上层的生成代理框架,旨在为机器人学及其它领域实现全自动数据生成。
连接实时物理数据,推动物理AI时代
Archetype AI发布了一个创新的人工智能平台Newton™,专为理解物理世界设计。Newton™结合实时传感器数据和自然语言处理技术,帮助用户提出开放式问题并做出智能决策。Newton™连接全球数十亿传感器的实时物理数据,利用多种传感器数据和自然语言解锁物理世界见解。已应用于建筑安全、车辆状况感知、家庭安全、物流优化等多个行业。支持定制优化,数据私密性,边缘部署能力。
Nara AI | 通过拍照解答数学和物理题
Nara AI是一款通过拍照解答数学和物理题的智能应用。它能快速准确地解答各种难题,提供易于理解的解题步骤和解析。Nara AI已经在印度尼西亚被数百名学生使用,受到广泛好评。价格信息请访问官方网站。
在东京构建世界级AI研究实验室
Sakana AI是一家位于日本东京的AI研究实验室,专注于创建基于自然启发智能的新类型基础模型。该实验室致力于开发先进的人工智能技术,以模拟自然界中的智能行为,推动AI领域的创新和发展。
24小时在线物理题目解答AI
LearnFast.ai 是一款面向物理学习者的智能AI解答平台,它利用先进的GPT-4o API,能够理解复杂的文字、图像并进行逻辑计算,为学生、教师、家长和研究人员提供快速准确的物理题目解答服务。该平台支持多种文件格式,无需注册即可使用,并且每天都有免费额度,适合各个学习阶段的用户。
首款基于行为基础模型的虚拟物理人形代理控制工具
Meta Motivo是由Meta FAIR发布的首款行为基础模型,通过一种新颖的无监督强化学习算法预训练,用于控制复杂的虚拟人形代理完成全身任务。该模型能够在测试时,通过提示解决未见过的任务,如动作跟踪、姿势达到和奖励优化,无需额外学习或微调。这一技术的重要性在于其零样本学习能力,能够处理多种复杂任务,同时保持行为的鲁棒性。Meta Motivo的开发背景是基于对更复杂任务和不同类型代理的泛化能力的追求,其开源的预训练模型和训练代码鼓励社区进一步发展行为基础模型的研究。
首款实时生成式AI开放世界模型
Decart是一个高效的AI平台,提供了在训练和推理大型生成模型方面的数量级改进。利用这些先进的能力,Decart能够训练基础的生成交互模型,并使每个人都能在实时中访问。Decart的OASIS模型是一个实时生成的AI开放世界模型,代表了实时视频生成的未来。该平台还提供了对1000+ NVIDIA H100 Tensor Core GPU集群进行训练或推理的能力,为AI视频生成领域带来了突破性进展。
AI助手,帮助物理治疗师完成报告
Everbility是一款AI助手,专为物理治疗师设计,可帮助他们快速完成报告、总结客户笔记、产生新想法,并更专注于客户。产品定价灵活,提供14天免费试用,定位于提高工作效率、节省时间的助手工具。
智能基础设施自主AI系统
Currux Vision是一个智能基础设施自主AI系统,帮助城市、交通部门、政府机构和基础设施开发者监测、优化和实现复杂的基础设施项目。它提供自动化的AI解决方案,能够监控、优化和盈利复杂的基础设施项目,帮助用户实现更高的效率和更好的收益。该系统的主要功能包括监测基础设施项目、优化基础设施运营、实现盈利和定价策略等。
无限可能的AI生成世界
Dreamix是一款AI生成世界的产品,通过Dream Maker提供无限的创造可能。用户可以使用Dream Maker创造出各种想象中的世界,包括场景、角色、物品等,并根据自己的需求定制世界的规则和行为。Dreamix提供丰富的功能,包括AI生成、场景编辑、角色管理、物品定制等。优势是可以快速生成各种复杂的世界,并且支持多种形态的导出和分享。定价根据使用场景和功能点进行灵活定制,定位为面向创作者、开发者和设计师的创造工具。
自动化DevOps + 基础架构
AutoInfra是一个基于语言的基础架构工具,通过在Slack中发送消息来创建、修改和监控AWS。AutoInfra提供快速性能、精确控制、隐私保护、AI日志分析等功能,并始终在线监控您的基础架构。自动化的每日报告可以让您了解最近24小时内发生的一切,并帮助解决基础架构问题。AutoInfra可以加速您的功能发布时间表,同时具备安全性和可配置性。
通过一行代码部署AI模型,提供快速、稳定且成本效益高的AI服务。
Synexa AI 是一个专注于简化AI模型部署的平台,通过一行代码即可实现模型的快速上线。其主要优点包括极简的部署流程、强大的自动扩展能力、高性价比的GPU资源以及优化的推理引擎,能够显著提升开发效率并降低运行成本。该平台适用于需要快速部署和高效运行AI模型的企业和开发者,提供了一个稳定、高效且经济的解决方案,帮助用户在AI领域快速实现价值。
安博思公司开发的40亿参数通用式生成世界模型
GAIA-1是一种具有90亿参数的通用式生成世界模型,专为自动驾驶而设计。它可以通过视频、文本和动作输入生成逼真的驾驶场景视频,并可以精细控制自己车辆的行为以及场景中的特征。GAIA-1利用多模态学习方法,可以生成丰富多样的驾驶场景,增强自动驾驶系统的学习和解释能力。它的关键功能包括:基于视频、文本和动作的生成能力、可控性高、支持长时间生成、可扩展等。GAIA-1可用于自动驾驶研究、仿真、数据增强等多种应用场景。它代表了生成式AI在自动驾驶领域的先进探索,为创新提供了无限可能。
基于Transformer的实时开放世界AI模型
Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型,它是一个互动视频游戏,由Transformer端到端生成,基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入,实时生成游戏玩法,内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习,允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步,未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破,以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法,并结合了大型语言模型(LLMs)来训练一个自回归模型,该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外,Decart AI还开发了专有的推理框架,以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率,并支持Etched即将推出的Sohu芯片。
AI和云基础项目的市场平台
SaaSquare是一个领先的平台,用于购买、销售和投资于小型SaaS、AI和云基础创业公司。通过SaaSquare,您可以探索创新项目,开启新的商机。平台提供丰富的功能和优势,并提供合理的定价策略,适用于各种商业需求。
用于人形机器人学习的通用基础模型
NVIDIA Project GR00T是一种通用基础模型,可在仿真和真实世界中改变人形机器人的学习方式。通过在NVIDIA GPU加速模拟中进行训练,GR00T使得人形机器人能够从少量的人类演示中通过模仿学习和NVIDIA Isaac Lab进行强化学习,并可从视频数据生成机器人动作。GR00T模型接受多模态指令和过去的交互作为输入,并输出机器人需要执行的动作。
将通用人工智能带入物理世界
Physical Intelligence (π) 是一个由工程师、科学家、机器人学家和公司建设者组成的团队,致力于开发基础模型和学习算法,以驱动当今的机器人和未来的物理驱动设备。该团队旨在将通用人工智能技术应用于物理世界,推动机器人技术的发展和创新。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库,提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练,包括基于 PyTorch Lightning 的训练,提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练,并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能,方便用户进行快速上手和定制。
开源评估基础设施,为 LLM 提供信心
Confident AI 是一个开源的评估基础设施,为 LLM(Language Model)提供信心。用户可以通过编写和执行测试用例来评估自己的 LLM 应用,并使用丰富的开源指标来衡量其性能。通过定义预期输出并与实际输出进行比较,用户可以确定 LLM 的表现是否符合预期,并找出改进的方向。Confident AI 还提供了高级的差异跟踪功能,帮助用户优化 LLM 配置。此外,用户还可以利用全面的分析功能,识别重点关注的用例,实现 LLM 的有信心地投产。Confident AI 还提供了强大的功能,帮助用户自信地将 LLM 投入生产,包括 A/B 测试、评估、输出分类、报告仪表盘、数据集生成和详细监控。
AI助手帮助生成物理治疗、职业治疗、护理、心理健康和SLP等SOAP笔记模板
SOAP Note AI是一个AI助手,旨在帮助创建物理治疗、职业治疗、护理、心理健康和SLP等SOAP笔记模板。它旨在将每日文档时间减少多达50%,并提供根据不同用例创建多个模板的能力。AI助手帮助用户清晰地表达他们在笔记中的意图和计划。
大规模基础世界模型,生成多样的3D可操作环境
Genie 2是由Google DeepMind开发的一款大规模基础世界模型,能够基于单一提示图像生成无尽的、可操作的、可玩的3D环境,用于训练和评估具身智能体。Genie 2代表了深度学习和人工智能领域的一大进步,它通过模拟虚拟世界及其行动后果,展示了在大规模生成模型中的多种紧急能力,如物体交互、复杂角色动画、物理模拟等。Genie 2的研究推动了新的创意工作流程,用于原型化交互体验,并为未来更通用的AI系统和智能体的研究提供了新的可能性。
自动化搜索人工生命的基础模型
SakanaAI/asal是一个利用基础模型(Foundation Models, FMs)来自动化搜索人工生命(Artificial Life, ALife)的科研项目。该项目通过结合最新的人工智能技术,特别是视觉语言基础模型,来发现能够产生目标现象、生成时间开放性新颖性以及照亮整个有趣多样的模拟空间的人工生命模拟。它能够跨越多种ALife基底,包括Boids、Particle Life、Game of Life、Lenia和神经细胞自动机等,展示了通过技术手段加速人工生命研究的潜力。
高性能云和云基础设施,适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。
Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施,支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力,帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户,Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置,让您能够根据需求进行扩展和优化。
跨应用的AI数字狗NFT,适用于虚拟世界、VR、AR、社交应用和游戏等
数字狗™是全球首款数字狗,可用于虚拟世界、VR、AR、社交游戏等沉浸式体验。它是你在虚拟世界中的可靠伙伴!通过孵化过程培养你的数字狗,和它一起探索元宇宙的奇妙之旅。数字狗利用多种人工智能技术,如自然语言处理、图像识别、强化学习和对话式人工智能,模拟宠物的认知能力和与它们互动的方式。数字狗还支持跨应用使用,你可以在不同的虚拟世界中与你的数字狗一起冒险。
AI支持的无限画布,用于创造虚构世界
Midjourney推出的Patchwork是一个协作平台,支持AI技术,允许用户在一个无限大的画布上共同创造虚构世界。它提供了一个全新的创作空间,用户可以通过链接不同的“沙盒”来探索或创造新世界。Patchwork的主要优点在于其无限的创造空间和AI辅助的内容生成能力,使得用户可以快速构建复杂的虚构世界。产品背景信息显示,Patchwork旨在提供一个平台,让创作者能够不受限制地发挥想象力,共同构建和分享他们的虚构世界。目前,产品提供免费试用,具体价格和定位信息未在页面中提及。
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