NVIDIA erweitert Cosmos mit Trainings-, Simulations- und Datentools
NVIDIA teilte mit, dass es seine Cosmos-Plattform mit neuen Trainingstools, Simulations-Checkpoints und Cosmos Data Factory-Bauplänen erweitert hat, um Entwicklern beim Bau von Weltmodellen für physische KI Systeme zu helfen. Die Ankündigung, die von NVIDIA am 22. Oktober 2026 veröffentlicht wurde, ergänzt eine Plattform, die laut dem Unternehmen zu den besten fünf sechs Open-Model-Bestenlisten gehört und darauf abzielt, Projekte von der Datenvorbereitung zur Bereitstellung zu bringen.
Beweise und Kontext
Laut NVIDIA vereint Cosmos Data Factory Werkzeuge zur Beschriftung, Kuration, Erweiterung und Bewertung multimodaler Trainingsdaten im großen Maßstab. Das Unternehmen erklärte, dass Cosmos Curator nun multimodale, multisensorische Eingaben und Verarbeitungsblöcke unterstützt. Cosmos Data Factory ist über GitHub, Microsoft Azure, Nebius und CoreWeave verfügbar und enthält cloud-native Blaupausen für die Generierung autonomer Fahrzeugdatensätze, Bildattribut-Erweiterung, Event-Video-Generierung, Fehlerbildgenerierung und Video-Daten-Augmentation.
NVIDIA beschrieb mehrere frühe Anwendungen der Baupläne. Es wurde erklärt, Porsche nutze Cosmos Data Factory über Voxel51 auf Microsoft Azure, um ein gemeinsames Daten-Schwungut für autonome Fahrzeuge über die Marken der Volkswagen Group hinweg zu bauen, mit erwarteten Reduktionen von bis zu 90% bei wiederholten physischen Testfahrten und bis zu 85% Entwicklungszeit. Das Unternehmen erklärte außerdem, dass ANYbotics mehr als 1,500 synthetische Videoclips mit Cosmos Data Factory-Bauplänen generiert hat, um industrielle Inspektionsroboter zu trainieren, während Ultralytics sein YOLO-Modell mit echten Bildern und synthetischen Defektdaten neu trainierte, um die Fehlerlokalisierung und -wiedergabe zu verbessern.
Das aktualisierte Cosmos Framework erweitert Trainings-, Optimierungs- und Bereitstellungstools sowie Rezepte als Agentenkompetenzen auf offenere Modelle, so NVIDIA. Das Unternehmen erklärte, dass Entwickler offene Modelle wie GR00T, Alpamayo, QWEN und Pi0.5 sowie kompatible Hugging-Face-Modelle durch Feinabstimmung und Reinforcement Learning anpassen können. Außerdem konnten Modelle vor der Einführung mit Hochleistungs-Inferenz durch Destillation und Quantisierung optimiert werden.
NVIDIA sagte, MicroAGI habe Cosmos 3 auf Videos zur menschlichen Manipulation nachtrainiert und seinen 32-Milliarde-Parameter-Reasoner auf ein Nano-Modell mit 8 Milliardenparametern reduziert, ohne Genauigkeitsverlust. Das Unternehmen sagte außerdem, dass Entwickler Daten markieren und Cosmos- 3 auf Roboflow nachtrainieren können, um dann Modelle auf Roboflow-gehosteten oder vor Ort gehosteten NVIDIA-GPUs zur Videoanalyse in Fabriken und Lagern bereitzustellen.
Zur Simulation erklärte NVIDIA, dass neue Cosmos- 3 Nano-Varianten dazu entwickelt wurden, autonome Richtlinien in wiederholbaren Multiview- und Multisensor-Szenarien zu testen, wobei die Modelle angepasst werden, um Richtlinien für autonome Fahrzeuge und bimanuelle Roboter in interaktiven Simulationen vor realen Tests zu trainieren und zu evaluieren. Das Unternehmen erklärte außerdem, dass aktualisierte Cosmos- 3 NIM-Microservices bis zu 2x schnellere Inferenz ohne Qualitätsverlust in validierten Konfigurationen liefern können, während kontinuierliche Videoanalysen subsekundenschnelle Alarme ermöglichen können.
Für Videoanwendungen erklärte NVIDIA, dass sein neuer Metropolis Blueprint für Videosuche und -zusammenfassung 3.3 auf Cosmos NIM-Microservices basiert und Teams helfen kann, 40% weiteren Videostreams mit derselben GPU zu überwachen. Das Unternehmen erklärte, dass ADNOC die MistIQ-Agentic-Plattform von Fogsphere nutzt, die mit Cosmos und dem Metropolis VSS Blueprint entwickelt wurde, um Sicherheitsrisiken auf 65 Standorten zu erkennen, und dass Fogsphere Cosmos Data Factory nutzt, um synthetische Trainingsdaten für seltene Ereignisse zu generieren.
Hintergrundmaterial, das mit der Ankündigung geliefert wurde, besagt, dass NVIDIA Cosmos am 6. Januar 2025 und Cosmos 3 am 2026-06-01. Das Repository von NVIDIA listet außerdem ein 2026-10 interaktives Weltsimulationsupdate mit Beispiel-Checkpoints und Trainingsrezepten auf, aber im bereitgestellten Material wurde kein genauer Tag angegeben, sodass es nur als Oktober-Update referenziert wird.