NVIDIA представила Cosmos 3 Edge — нову відкриту модель для локального запуску
NVIDIA представила нову модель Cosmos 3 Edge, призначену для локального запуску на різних пристроях. Ця модель допомагає в навчанні роботів та автономних автомобілів, а також в задачах комп'ютерного зору.
NVIDIA представила Cosmos 3 Edge
NVIDIA анонсувала реліз Cosmos 3 Edge — їх відкриту фронтир-модель світу, створену для локального запуску на пристроях.
Cosmos 3 Edge допомагає роботам навчатися та діяти, автономним автомобілям розуміти дорожні сцени та передбачати наміри учасників руху, а ШІ-агентам комп'ютерного зору — розмірковувати на основі відеопотоку в реальному часі для задач розумної інфраструктури.
Модель має 4 млрд параметрів і включає reasoner на 2 млрд параметрів на базі Nemotron. Її можна запускати на DGX Spark, NVIDIA Jetson та інших пристроях.
Cosmos 3 Edge об'єднує авторегресійні та дифузійні transformer-блоки через спільний механізм мультимодального уваги, пов'язуючи розуміння, прогнозування, симуляцію та дії в рамках однієї моделі.
Серед відкритих моделей порівнянного розміру Cosmos 3 Edge займає перше місце в VANTAGE-Bench за аналізом візуальних даних.
Як і завжди, Cosmos 3 Edge повністю відкрита. Доступні ваги моделі, рецепти постобучення та код.
Модель вже доступна на Hugging Face.
Чому це важливо
АналітикаЦя модель відкриває нові можливості для автономних систем, покращуючи їх здатність до навчання та адаптації в реальному часі. Вона також сприяє розвитку технологій комп'ютерного зору та штучного інтелекту.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Монополія Nvidia та платформа CUDA
Аналіз технологічного та економічного домінування корпорації Nvidia на ринку штучного інтелекту. Як створена у 2006 році програмна платформа CUDA (Compute Unified Device Architecture) перетворила звичайні ігрові відеокарти на головний обчислювальний інструмент планети і чому конкурентам (AMD, Intel) так важко зруйнувати цю монополію.
JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів
Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.
Формати DOCX та XLSX: коли потрібен повноцінний фінальний документ від ШІ
Повний практичний посібник з генерації та опрацювання документів DOCX і таблиць XLSX за допомогою ШІ: порівняння з Markdown та CSV, промпт-інжиніринг, робота з формулами та автоматизація в коді.
TensorRT-LLM & SGLang High-Speed Engines
Глибоко компільовані обчислювальні рушії для екстремальної оптимізації інференсу мовних моделей на серверах NVIDIA з оптимізацією графів, FlashAttention-3 та розширеним роутингом.