AWS 发布 NVIDIA Cosmos 3 物理具身模型工厂完整构建指南
AWS ML Blog · rss · 2026-09-05
AWS ML Blog 发布在 SageMaker HyperPod 上用 NVIDIA Cosmos 3 搭建 Physical AI 模型工厂的端到端教程。
- Cosmos 3 架构:单一 token 流统一视频/图像/动作/声音,Mixture-of-Transformers 设计让 reasoner 与 generator 在每层通过双流注意力耦合,训练与推理不对称(机器人端只解码动作 token)
- 同一架构三种模式:前向动力学(世界模型,生成合成数据)、逆动力学(给无标注视频打动作标签)、策略(输出 32 个未来关节位置)
- 型号:Nano 16B(8B Qwen3-VL 底座)、Super 64B(32B 底座)、Edge 4B 端侧版(从零训练的独立权重系)
- 核心成本指标是 GPU goodput:整条流水线共享一个常驻 GPU 节点池,而非各阶段各建池;附 DROID 数据集机器人策略阶段完整训练走查,代码与 manifest 开源
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