Создание логических агентов для физического ИИ | Cosmos Labs

Описание: Узнайте, как применять рецепты Cosmos Cookbook для физического ИИ-рассуждения с помощью Cosmos Reason в этом практическом техническом обзоре.

В этом занятии мы рассмотрим, как эгоцентрическое или рассуждение от первого лица позволяет роботам понимать социальные сигналы и физические законы, что приводит к более безопасному и естественному взаимодействию человека и робота. Мы также покажем, как тонкая настройка Cosmos Reason с использованием данных, специфичных для предметной области, таких как интенсивное движение транспорта, улучшает понимание в сложных, динамичных средах. Аналогичные методы можно использовать для фильтрации синтетических данных и создания визуально-языковых агентов для реальных промышленных приложений.

В заключение мы рассмотрим схему поиска и суммирования видео, показав, как агенты ИИ для видеоаналитики могут искать, суммировать и действовать в отношении видеопотоков в реальном времени или записанных видео.

📆 Ознакомьтесь с полным календарем всех наших предстоящих мероприятий → https://www.addevent.com/calendar/ss5...

----------------------------------------------------------------------------

Получите доступ к дополнительным ресурсам для разработчиков NVIDIA Cosmos и присоединитесь к нашему сообществу разработчиков:

💻 Зарегистрируйтесь на Cosmos Cookoff → https://nvda.ws/3LJUgLI
🧑🏻‍🍳 Прочитайте Cosmos Cookbook → https://nvda.ws/4qevli8
📚 Изучите модели и наборы данных на GitHub → https://github.com/nvidia-cosmos
⬇️ Скачайте Cosmos на Hugging Face → https://huggingface.co/collections/nv...
👥 Присоединяйтесь Сообщество Cosmos →   / discord  
🗳️ Внесите свой вклад в Cosmos Cookbook → https://nvda.ws/4aQcBkk