CGD - Crypto Government Department logo CGD - Crypto Government Department logo
Forklog 2026-07-16 11:25:41

Nvidia автоматизировала дообучение Cosmos 3 с помощью ИИ-агента

В техническом эксперименте Nvidia точность модели Cosmos 3 Nano на тесте с четырьмя вариантами ответа выросла с 54,41% до 93,35% менее чем за сутки. Основные этапы дообучения выполнил ИИ-агент Codex по заранее подготовленным инструкциям TAO. Результат получен на одном специализированном датасете — Woven Traffic Safety от Woven by Toyota. Он содержит видео дорожных ситуаций и вопросы с четырьмя вариантами ответа. Для обучения и проверки использовали более 8000 примеров. Без дополнительной адаптации Cosmos 3 Nano правильно ответила на 54,41% вопросов. Затем разработчики попросили Codex оценить базовую модель и провести дообучение методом LoRA. Агент выбрал специализированную инструкцию Cosmos-reason, проверил аннотации датасета и обнаружил отсутствующий параметр частоты кадров. После исправления конфигурации он загрузил веса модели, подготовил настройки и запустил обучающий контейнер. https://youtu.be/9AQkVbx3fKA?si=6y1p3qZHRgeqzuEq LoRA не изменяет все параметры модели, а обучает небольшие дополнительные адаптеры. По расчетам Nvidia, в этом эксперименте метод потребовал примерно в семь раз меньше GPU-часов, чем полное дообучение Cosmos 3 Nano. Один прогон LoRA занял около 30 минут на восьми ускорителях NVIDIA A100 с 80 ГБ памяти. Точность выросла до 87,14%. Вторым промптом разработчики запустили TAO AutoML для подбора скорости обучения, размера пакета, параметров LoRA и других настроек. Система провела 43 параллельных испытания. Лучший результат с байесовской оптимизацией составил 93,35%. Этот этап занял 19,5 часа на нескольких узлах A100 в Oracle Cloud Infrastructure. Codex в эксперименте не ограничивался анализом результатов. Он выбирал рабочий процесс, проверял данные, исправлял конфигурацию, запускал контейнеры и сравнивал метрики. Автономность агента оставалась ограниченной, он действовал по заранее подготовленным инструкциям. Показатель 93,35% отражает точность ответов в проверочной части одного исследовательского датасета. Он не измеряет безопасность автономного вождения и не подтверждает способность модели принимать решения в реальном времени. https://forklog.com/exclusive/ai/depai-novyj-trend-v-ekonomike-mashin Напомним, в июне исследователи Nvidia, Carnegie Mellon University и Калифорнийского университета в Беркли представили ENPIRE — фреймворк, который позволяет ИИ-агентам для программирования улучшать политики управления роботами на реальном оборудовании.

Διαβάστε την Αποποίηση Ευθυνών : Όλο το περιεχόμενο που παρέχεται εδώ στον ιστότοπό μας, τους υπερσυνδεδεμένους ιστότοπους, τις σχετικές εφαρμογές, τα φόρουμ, τα ιστολόγια, τους λογαριασμούς κοινωνικών μέσων και άλλες πλατφόρμες (“Site”) προορίζεται μόνο για τις γενικές πληροφορίες σας, που προέρχονται από τρίτες πηγές. Δεν κάνουμε καμία εγγύηση οποιουδήποτε είδους σε σχέση με το περιεχόμενό μας, συμπεριλαμβανομένης ενδεικτικά της ακρίβειας και της ενημέρωσης. Κανένα μέρος του περιεχομένου που παρέχουμε δεν αποτελεί οικονομική συμβουλή, νομική συμβουλή ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλών που προορίζεται για τη συγκεκριμένη εμπιστοσύνη σας για οποιονδήποτε σκοπό. Οποιαδήποτε χρήση ή εξάρτηση από το περιεχόμενό μας είναι αποκλειστικά με δική σας ευθύνη και διακριτική ευχέρεια. Πρέπει να πραγματοποιήσετε τη δική σας έρευνα, να ελέγξετε, να αναλύσετε και να επαληθεύσετε το περιεχόμενό μας προτού βασιστείτε σε αυτά. Η διαπραγμάτευση είναι μια εξαιρετικά επικίνδυνη δραστηριότητα που μπορεί να οδηγήσει σε μεγάλες απώλειες, επομένως συμβουλευτείτε τον οικονομικό σας σύμβουλο πριν λάβετε οποιαδήποτε απόφαση. Κανένα περιεχόμενο στον ιστότοπό μας δεν προορίζεται να είναι παράκληση ή προσφορά