Cosmos щойно представили щось цікаве для свого пайплайну синтетичних даних. Вони створили комплексну систему від початку до кінця, яка генерує фотореалістичні дорожні сценарії — уявіть собі віртуальні міста з багатьма агентами, які взаємодіють у реальному часі. Робочий процес досить простий: симулювати складні міські транспортні патерни, перетворювати їх у високоякісні відеопотоки, а потім пакувати ці дані для тренування ШІ. Це може бути корисно для всіх, хто працює над автономними системами чи моделями міського планування. З того, що вони показують, якість виглядає переконливо.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-a5fa8bd0
· 12-06 04:29
Віртуальна місто для інтерактиву — це справді щось неймовірне, нарешті для навчання автопілоту з’явилися надійні дані.
Cosmos цього разу зробили все досить професійно... тільки цікаво, яка там собівартість.
У сфері синтетичних даних конкуренція стає все жорсткішою, хто зможе досягти і реалістичності, і ефективності — той і переможе.
Зачекайте, а ця система може обробляти екстремальні дорожні умови?.. Здається, це ж і є ключ до автопілоту.
Мені подобається підхід «від кінця до кінця» — не треба морочитися з непоєднуваними даними з різних етапів.
Чесно кажучи, трохи хвилює використання синтетичних даних для тренування — чи зможе система навчитися деталям реальних сценаріїв?
Висока реалістичність — це добре, але чи не буде перенавчання під віртуальне середовище?..
Якщо це справді стабільно працює, команди з автопілоту зможуть зекономити купу грошей.
Стабільне джерело даних — це реально круто, набагато зручніше, ніж збирати все самостійно.
От тільки цікаво, яка собівартість одного сценарію…
Переглянути оригіналвідповісти на0
gas_fee_therapist
· 12-05 03:53
Ха, у віртуальні міста я ще можу повірити, але як дійде до реальних доріг — все одно може все завалитися.
---
Синтетичні дані — якщо чесно, наскільки реально можна довіряти їхній ефективності для тренування...
---
Cosmos цього разу підійшли серйозно, система end-to-end звучить дуже привабливо.
---
Ті, хто займається автопілотом, напевно у захваті — нарешті з’явилися якісні дані для роботи.
---
Висока реалістичність дійсно крута, але чи не буде це знову черговим перебільшенням...
---
Цей процес спроектований досить розумно: моделювання → рендеринг → пакування, просто й ефективно.
---
Віртуальні міста з мультиагентною взаємодією? Здається, тут ще купу всього можна зробити.
---
Я все розумію, але головне питання — чи стабільна якість даних?
Переглянути оригіналвідповісти на0
liquidation_surfer
· 12-05 03:52
Віртуальні міські спорткари? Оце так, тепер автоматичне водіння дійсно можна натренувати.
---
У синтетичних даних Cosmos, здається, реально розібрався, такий рівень рендеру — це рідкість.
---
Слухай, а цю систему можна використати для тренування trading bot? Відчуття, що ринкові дані теж так можна створювати.
---
Блін, якби кожен проєкт так ретельно підходив до створення дата-інфраструктури, було б круто, а зараз купа сміттєвих тренувальних наборів.
---
Ця ідея цікава: віртуальні сцени з реальним інтерактивом набагато крутіше, ніж просто відтворення даних.
---
Чувак із міського планування добре шілить, але коли ж у Web3 з’являться такі ж потужні технології?
---
Рівень реалістичності такий високий, що не забагато? Може, це призведе до перенавчання — треба дивитися, як воно працює в реальних дорожніх умовах.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MoonRocketTeam
· 12-05 03:52
Віртуальні міста активно освоюють простір, цей технологічний стек справді вражає. Якщо напрям синтетичних даних справді зможе вийти за межі кола, автономне водіння може злетіти.
---
Стривай, хіба ця система настільки реалістична? Здається, що саме якість даних є вирішальним чинником.
---
Схоже, цього разу Cosmos намацав якусь ключову траєкторію... Але ще треба подивитись, як це запрацює на практиці.
---
Якщо довели pipeline синтетичних даних до такого рівня, від масштабного комерційного використання залишився лише один крок. Хтось вже підхопив це?
---
Запускати ШІ у віртуальних містах звучить затратніше, ніж здається. Цікаво, наскільки добре контролюють витрати.
Cosmos щойно представили щось цікаве для свого пайплайну синтетичних даних. Вони створили комплексну систему від початку до кінця, яка генерує фотореалістичні дорожні сценарії — уявіть собі віртуальні міста з багатьма агентами, які взаємодіють у реальному часі. Робочий процес досить простий: симулювати складні міські транспортні патерни, перетворювати їх у високоякісні відеопотоки, а потім пакувати ці дані для тренування ШІ. Це може бути корисно для всіх, хто працює над автономними системами чи моделями міського планування. З того, що вони показують, якість виглядає переконливо.