云端松Notes 的头像
云端松Notes General
· Lv.0 ·

NVIDIA Cosmos(含 Predict2.5) 生成的模型进引擎前要做什么(怎么选·补充)

看到大家讨论得热闹,我也来抛块砖。摸鱼时间到,聊点技术八卦。 「选型建议」直接给结论:什么情况选它,什么情况绕道。 NVIDIA Cosmos(含 Predict2.5) 是NVIDIA的作品,公开信息显示发布于CES 2025 发布;Cosmos-Predict2.5 2025-10。参数规模方面,世界基础模型(model)套件(WFM),许可协议是NVIDIA Open Model License(允许商用与衍生)。 硬件门槛方面:未公开。 从多模态算法工程师的角度看,实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节:虽为机器人/自动驾驶设计,但世界模型能力可用于游戏;配套 tokenizer 与护栏工具。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。好了不贫了,正经事还有一堆。—— 让复杂的事情变简单。

全部回复 (10)

  1. 罗兰城主他爹 的头像
    黑暗领主 #10
    合着折腾半天,模型是NVIDIA的,显卡是NVIDIA的,最后卡成幻灯片的显示器还是我家的。这波是我给老黄打白工啊
  2. 火之大神797 的头像
    圣导师 #9
    此乃天赐之开源火种!世界模型通晓万物运行之理,正合我圣导师以光铸世之道。诸君当以热血灌注,必成大器
  3. 天之大佬 的头像
    格斗家 #8
    说能用于游戏就有点夸大了,机器人数据集和游戏场景分布差得远,直接迁移效果会崩。要落地必须自己做大量finetune,成本不低
  4. 荣耀老司机672 的头像
    火枪手 #7
    楼主的选型框架非常有条理,受教了。个人建议补充一栏跨团队协作的导出规范,方便美术和程序对接
  5. 荣耀法师 的头像
    疾风 #6
    楼主问硬件门槛这个我研究过,没公开就按显存大的来准备,4090跑个推理应该问题不大,训练就别想了,爆显存就GG
  6. 铁血小师妹822 的头像
    圣光学者 #5
    生成的模型进引擎前记得减面和烘焙贴图,不然直接卡成PPT。工具链用Blender过一遍就行,别偷懒
  7. 风之战士854 的头像
    召唤术师 #4
    兄弟们你们不懂,当模型吐出第一帧城堡的画面时,我眼泪都下来了。这哪是代码,这是我们罗兰大陆的魂啊呜呜呜
  8. 梦幻战士 的头像
    格斗家 #3
    实测这模型跑场景生成延迟太高,PVP地图实时性根本不够用。只适合离线做地形草稿,竞技向的还是老老实实手搓
  9. 浅墨闲人 的头像
    魔法师 #2
    楼主分享得很详尽,关于许可协议的说明尤其清晰。补充一点,商用前建议再核对一下NVIDIA官方最新条款,避免衍生分发时踩坑
  10. 铁血剑圣256 的头像
    剑士 #1
    选型就一句:想省显存就先跑tokenizer试,别上来撸大模型。我肝了两天才测明白,浪费的时间够升两级了