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Modèles d'intelligence artificielle pour les systèmes physiques

Développée par NVIDIA, Cosmos est une plateforme ouverte qui fournit des modèles mondiaux, des ensembles de données et des outils pour les systèmes physiques tels que les robots et les véhicules autonomes. Il fournit une infrastructure qui permet aux développeurs de créer plus facilement des applications physiques d'IA.

Mises à jour

  • 2 août 2026: Étoiles 9,173 → 11,343, dernière version Cosmos3 (1 juin 2026).

Mise à jour

  • 2 août 2026 : Étoile 9 173 → 11 343, dernière version Cosmos3 (1er juin 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Il fournit des modèles mondiaux, des ensembles de données et des outils pour les applications physiques d'IA.
  • Il peut traiter et produire des séquences textuelles, visuelles, audio et d’action dans une architecture unifiée.
  • Fournit des capacités de prévision, de planification et de simulation pour les systèmes robotiques et autonomes.

Installation

Installation avec vLLM-Omni
uv pip install --torch-backend=cu130 \
  "vllm-omni @ git+https://github.com/vllm-project/vllm-omni.git@main"

Exécution

Production vidéo
curl -sS -X POST http://localhost:8000/v1/videos/sync \
  --form-string "prompt=A small warehouse robot moves a blue box across a clean floor." \
  --form-string 'extra_params={"guardrails":false,"use_resolution_template":false,"use_duration_template":false}' \
  -o cosmos3_t2v.mp4

Si vous ne codez pas

🤖 Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite développer des applications d'intelligence artificielle physique à l'aide de la plateforme NVIDIA Cosmos. Expliquez en détail technique les capacités offertes par la famille de modèles Cosmos 3, en particulier les différences dans l'utilisation des surfaces « Reasoner » et « Generator », et comment ces modèles peuvent être configurés dans des scénarios tels que la planification de mission ou la simulation du monde dans des systèmes robotiques et autonomes. Résumez également le processus de travail avec l'outil « uv » et la bibliothèque « vllm-omni » pendant la phase d'installation, étape par étape, en tenant compte des exigences du pilote CUDA.

Termes liés du glossaire

Physical AIWorld ModelsJupyter NotebookJupyter NotebooksArtificial Intelligence
Pour quiPour les développeurs travaillant sur l'IA physique, les systèmes robotiques et les véhicules autonomes qui s'intéressent aux modèles mondiaux et au traitement de données multimodales.

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-06-05 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel.