👀 家人们,每天看行情、刷大佬观点,却从来不开口说两句?你的观点可能比你想的更有价值!
广场新人 & 回归福利正式上线!不管你是第一次发帖还是久违回归,我们都直接送你奖励!🎁
每月 $20,000 奖金等你来领!
📅 活动时间: 长期有效(月底结算)
💎 参与方式:
用户需为首次发帖的新用户或一个月未发帖的回归用户。
发帖时必须带上话题标签: #我在广场发首帖 。
内容不限:币圈新闻、行情分析、晒单吐槽、币种推荐皆可。
💰 奖励机制:
必得奖:发帖体验券
每位有效发帖用户都可获得 $50 仓位体验券。(注:每月奖池上限 $20,000,先到先得!如果大家太热情,我们会继续加码!)
进阶奖:发帖双王争霸
月度发帖王: 当月发帖数量最多的用户,额外奖励 50U。
月度互动王: 当月帖子互动量(点赞+评论+转发+分享)最高的用户,额外奖励 50U。
📝 发帖要求:
帖子字数需 大于30字,拒绝纯表情或无意义字符。
内容需积极健康,符合社区规范,严禁广告引流及违规内容。
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任何从事自动驾驶汽车、机器人或智能制造领域物理AI系统开发的人都清楚一个噩梦:训练数据稀缺、成本高昂,而且无法高效扩展。
现在有一种值得探索的新兴解决方案——在云基础设施上部署NVIDIA Cosmos世界基础模型,以大规模生成合成训练数据。这种方法解决了核心瓶颈:无需收集数百万个真实世界场景(这可能需要数年时间并花费巨额资金),你可以以编程方式模拟多样化环境和极端案例。
技术流程包括启动GPU集群,根据你的特定物理场景配置Cosmos模型,然后生成覆盖真实数据从未捕捉到的罕见情况的高度写实合成数据集。例如:自动驾驶汽车遭遇异常天气条件,或机器人手臂处理具有不可预测属性的物体。
对于被困在数据收集困境中的团队来说,这一范式转变可以加快数月的开发周期,并大幅降低成本。如今合成数据的质量已经达到这样的水平:在许多场景下,基于合成数据训练的模型表现已可与完全基于真实世界数据训练的模型相媲美。