AI教程

训练用于驱动机器人和自动驾驶汽车等自主机器的物理 AI 模型需要大量数据。获取大量不同的训练数据可能很困难、耗时且成本高昂。由于隐私限制或担忧，数据通常有限，或者可能根本不存在于新用例中。此外，可用数据可能不适用于所有潜在情况，从而限制了模型准确预测和响应各种场景的能力。 通过计算机模拟从数字孪生生成的合成数据为现实世界数据提供了一种替代方案，使开发人员能够引导物理 AI 模型训练。您可以通过改变许多不同的参数（例如布局、资产放置、位置、颜色、对象大小和照明条件）来快速生成大量不同的数据集。然后可以使用这些数据来帮助创建通用模型。 实现照片级真实感对于缩小模拟与现实领域的差距至关重要。此过程旨在使用正确的属性（例如材质和纹理）表示虚拟环境中的每个对象，以准确模仿它们在现实世界中的表示。如果没有 AI 的帮助，这是一个手动且耗时的过程。生成式 AI 可以帮助加快该过程的许多方面，从资产创建到代码生成，支持开发人员构建强大而多样化的训练数据集。 本文介绍了如何使用 和为 USD 构建自定义合成数据生成 (SDG) 管道。NVIDIA NIM 是一组加速推理微服务，允许组织在任何地方（云端、数据中心、工作站和 PC）在 NVIDIA GPU 上运行 AI 模型。Omniverse Replicator 是基于通用场景描述 ()…

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GPT-4 / GPT-3.5 / GPT-3 一组可以理解和生成自然语言或代码的模型，GPT-4是大型的多模态模型 DALL.E  通过自然语言能够生成或图片的模型 whisper 一种可以将音频转换为文本的模型 Embeddings 一组可以将文本转换为数字形式的模型，对于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务非常有用 Moderation 一种微调模型，可以检测文本是否敏感或不安全 codex 一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码 开源的模型： Point-E 3D物体生成模型 Whisper 一种可以将音频转换为文本的模型 Jukebox 是一种由人工智能驱动的音乐创作模型 CLIP  图像检索