modelo del mundo
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IA y Robótica
El entrenamiento de robots quirúrgicos se vuelve más rápido: Cosmos-H-Dreams de Nvidia funciona a 160 fps
Cosmos-H-Dreams de Nvidia convierte la simulación quirúrgica en una experiencia interactiva en tiempo real. Funcionando a 160 fps en una sola GPU, permite a cirujanos, aprendices y políticas de IA practicar dentro de un bucle cerrado de video generado sin necesidad de un robot físico.
2026-08-01
IA Física
El modelo de borde de 4 mil millones de parámetros de Nvidia hace algo que la mayoría de los VLM pequeños no hacen
Cosmos 3 Edge de Nvidia alberga modelado del mundo en 4B parámetros, ocupando el primer lugar en VANTAGE-Bench entre su clase de tamaño. Su diseño de transformador dual combina razonamiento con predicción de acciones en tiempo real para robots, todo desplegable en hardware Jetson y RTX.
2026-07-28
Modelos del Mundo
HappyOyster de Alibaba te permite conducir por un desierto y reescribir la trama sobre la marcha
HappyOyster 1.0 genera mundos abiertos interactivos a partir de texto o imágenes, admitiendo movimiento libre, control de la trama y retroalimentación en tiempo real. Ahora en pruebas grises con SDK para Android, iOS y Web.
2026-07-25
Investigación en IA
El Qwen de Alibaba acaba de convertir la modelización del mundo en un problema de lenguaje
Qwen-AgentWorld es un modelo de mundo nativo del lenguaje que simula entornos de agente en siete dominios. Al hacer de la modelización del entorno el objetivo de entrenamiento desde el principio, ofrece una alternativa a los modelos de mundo basados en video y a los simuladores específicos de dominio para la IA incorporada.
2026-07-19
Inteligencia Artificial
Alibaba acaba de publicar como código abierto un modelo mundial que permite entrenar agentes de IA dentro de un simulador
El equipo Qwen de Alibaba lanzó Qwen-AgentWorld, un modelo mundial de lenguaje que simula entornos de agente en siete dominios. Su proceso de tres etapas, CPT, SFT, RL, produce un simulador que supera a GPT-5.4 en fidelidad y permite a los agentes entrenarse mediante ensayo mental en lugar de costosos despliegues en entornos reales.
2026-07-16