Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Mingyu Liu của NVIDIA gần đây đã nhấn mạnh tầm quan trọng của World Foundation Models (WFMs) trong sự phát triển của các hệ thống AI vật lý. Phát biểu trên NVIDIA AI Podcast, Liu, một thành viên IEEE , đã nhấn mạnh rằng khả năng mô phỏng môi trường vật lý của WFM khiến chúng trở nên thiết yếu đối với sự phát triển của các hệ thống thông minh như rô-bốt và xe tự hành. Các mô hình này tạo ra các video chi tiết từ văn bản và hình ảnh, dự đoán cách một cảnh sẽ thay đổi và hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Tại triển lãm thương mại CES, công ty đã công bố NVIDIA Cosmos, một nền tảng cung cấp WFM tạo ra để tăng tốc quá trình tạo các ứng dụng AI vật lý. NVIDIA Cosmos được thiết kế để mở và dễ tiếp cận, với các mô hình được đào tạo trước và một trình mã hóa để nén video. Liu cho biết nền tảng mở này cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ họ cần để xây dựng các mô hình quy mô lớn, với sự linh hoạt để đào tạo và tinh chỉnh chúng hoặc tạo các mô hình tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu cụ thể.

WFM dự kiến ​​sẽ cải thiện quy trình làm việc của AI trong nhiều lĩnh vực, với ngành công nghiệp xe tự hành và robot hình người dự kiến ​​sẽ được hưởng lợi rất nhiều. Các mô hình này mô phỏng các môi trường đa dạng và đầy thử thách để đảm bảo các tác nhân AI hoạt động đúng cách. Đối với xe tự hành, điều này có nghĩa là thử nghiệm trong điều kiện thời tiết và giao thông được mô phỏng để tăng tính an toàn và hiệu quả. Trong lĩnh vực robot, WFM xác thực hiệu suất của robot trong nhiều tình huống khác nhau trước khi chúng được triển khai.

NVIDIA đang hợp tác với nhiều công ty khác nhau để giải quyết những thách thức trong quá trình phát triển AI vật lý và cải thiện hệ thống. Liu nhận ra rằng mặc dù WFM hữu ích hiện nay, nhưng để tận dụng tối đa, WFM cần phải được sử dụng nhiều hơn và tích hợp hiệu quả vào các hệ thống AI vật lý. Các bên quan tâm có thể nghe toàn bộ podcast với Ming-Yu Liu hoặc tìm hiểu thêm về NVIDIA Cosmos và AI tạo sinh tại sự kiện CES.