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如何为机器人动作预测后训练NVIDIA Cosmos 3
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TL;DR · AI 摘要
NVIDIA Cosmos 3通过后训练可定制为机器人动作预测模型，支持前向动力学、逆向动力学和策略三种模式，使用Leo Robot V3数据格式和joint配置实现高效训练。
核心要点
- 收集100条遥操作数据并保存为Leo Robot V3格式用于后训练。
- 创建数据集适配器将七通道数据转换为标准视频动作样本。
- 在实验配置中设置mode为joint，可同时训练三种预测模式。
结构提纲
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Cosmos 3是世界基础模型，后训练后可作为动作条件模型用于机器人预测任务。
模型支持前向动力学、逆向动力学和策略三种模式，分别用于模拟、动作恢复和联合预测。
后训练包括数据收集、适配器创建、配置定义、模型转换和训练执行五个关键步骤。
使用Leo Robot V3格式收集100条遥操作数据，并创建适配器将七通道数据转换为标准样本。
定义实验配置文件设置embodiment type为YAM和joint模式，启动分布式训练流程。
思维导图
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- NVIDIA Cosmos 3后训练
- 三种工作模式
- 前向动力学
- 逆向动力学
- 策略模式
- 后训练步骤
- 数据收集
- 适配器创建
- 配置定义
- 模型训练
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
通过使用自定义机器人数据对Cosmos 3进行后训练，可将其转化为支持前向动力学、逆向动力学和策略三种模式的动作条件模型。
数据集适配器将七通道Leo Robot V3记录转换为训练所需的标准化视频-动作样本。
在实验配置中将模式设置为'joint'，可同时训练所有三种预测模式。
#NVIDIA Cosmos 3#机器人学习#后训练#动作预测