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Modelos de inteligência artificial para sistemas físicos

Desenvolvido pela NVIDIA, o Cosmos é uma plataforma aberta que fornece modelos mundiais, conjuntos de dados e ferramentas para sistemas físicos, como robôs e veículos autônomos. Ele fornece uma infraestrutura que facilita aos desenvolvedores a criação de aplicativos físicos de IA.

Atualizações

  • 2 de agosto de 2026: Estrelas 9,173 → 11,343, versão mais recente Cosmos3 (1 de junho de 2026).

O que você ganha

  • Ele fornece modelos mundiais, conjuntos de dados e ferramentas para aplicações físicas de IA.
  • Ele pode processar e produzir sequências de texto, visuais, de áudio e de ação em uma arquitetura unificada.
  • Fornece recursos de previsão, planejamento e simulação para sistemas robóticos e autônomos.

Instalação

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

Execução

Produção de Vídeo
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

Se você não programa

🤖 Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quero desenvolver aplicações físicas de inteligência artificial usando a plataforma NVIDIA Cosmos. Explicar em detalhes técnicos as capacidades oferecidas pela família de modelos Cosmos 3, especialmente as diferenças no uso de superfícies ‘Reasoner’ e ‘Generator’, e como esses modelos podem ser configurados em cenários como planejamento de missão ou simulação de mundo em sistemas robóticos e autônomos. Além disso, resuma o processo de trabalho com a ferramenta 'uv' e a biblioteca 'vllm-omni' durante a fase de instalação, passo a passo, levando em consideração os requisitos do driver CUDA.

Termos relacionados do glossário

Physical AIJupyter NotebooksArtificial Intelligence
Para quem éPara desenvolvedores que trabalham em IA física, sistemas robóticos e veículos autônomos, interessados ​​em modelos mundiais e processamento de dados multimodais.

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-06-05: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. Esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.