Cosmos 3 一天后训练演示
NVIDIA Developer · youtube · 2026-07-17
NVIDIA 介绍了如何用 **TAO Agentic Skills** 在一天内完成 Cosmos 3 的后训练，并用更少的手工操作把流程串起来。 核心信息包括： - 目标是解决 physical AI 里的“最后一公里”准确率问题，尤其是数据瓶颈和后训练迭代慢。 - 直播演示了从单个自然语言提示启动端到端后训练流水线，覆盖 **LoRA vs. SFT** 选择、AutoML 自动调参，以及训练后用 **NIM** 部署。 - 官方给出的示例结果是：Cosmos 3 Nano 的 video QA 准确率从 **54.41% 提升到 93.35%**。
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