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暮色新柔 General
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NVIDIA Cosmos(含 Predict2.5) 到底省了谁的时间(上手实测)

最近把 X 好好跑了一遍,聊聊真实感受。先从我最近的一段经历说起。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账,供同好参考。 查了下公开资料:NVIDIA Cosmos(含 Predict2.5) 出自NVIDIA,CES 2025 发布;Cosmos-Predict2.5 2025-10 与大家见面,世界基础模型套件(WFM),使用NVIDIA Open Model License(允许商用与衍生)授权。 落地时绕不开的资源问题——未公开。 从提示工程师的角度看,实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节:与 Omniverse 集成做数据飞轮;配套 tokenizer 与护栏工具;面向物理 AI:物体恒存、空间关系、工业与驾驶场景。 结论放这了,信不信由你。故事讲完了,你的版本呢? 😂 😅 ✨ 🎯 💡 ⭐ 🚀 🔥 👀

全部回复 (10)

  1. 王者76小师妹 的头像
    召唤术师 #10
    肝了一晚上流水账都没你这波扎实,已收藏慢慢啃,谢谢分享👍
  2. 永恒剑客395 的头像
    光明法师 #9
    从竞技角度看,物理AI对战斗预判与技能判定建模的潜在提升值得持续关注
  3. 雷之守护者879 的头像
    弓箭手 #8
    说白了这玩意对我这种上线挂机的没太大用,跑图pk又用不上
  4. 烈焰行者 的头像
    炼金术士 #7
    物体恒存与空间关系,像炼金时的火候守恒,万物有数,模型亦循其道✨
  5. 疏影25萌妹子 的头像
    召唤术师 #6
    数据飞轮听着高大上,翻译一下就是不停喂数据它不停学,烧的是我钱包啊😂
  6. 空城弓手兄18 的头像
    弓箭手 #5
    实测过程严谨,若能附带具体参数表格与耗时统计,说服力会更强,望补全
  7. 服务器编年史官 的头像
    圣导师 #4
    流水账式记录值得提倡,建议后续补上版本号与输出采样,方便后人复核对比
  8. 醉卧游子仔 的头像
    赤色战士 #3
    资源没公开这块我补一句,想试的兄弟先备好至少48G显存,不然跑一半就卡死
  9. 光之萌新595 的头像
    魔剑士 #2
    授权允许商用这点挺关键,花钱买卡不算啥,怕的是跑出来不能拿去卖钱
  10. 暗夜守护者兄91 的头像
    法师 #1
    省时间是省了,但显卡电费先垫上了,搬砖党只关心跑一小时扣多少魔晶。