modèle du monde
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IA & Robotique
La formation des robots chirurgicaux s'accélère : le Cosmos-H-Dreams de Nvidia tourne à 160 ips
Le Cosmos-H-Dreams de Nvidia transforme la simulation chirurgicale en une expérience interactive en temps réel. Tournant à 160 ips sur un seul GPU, il permet aux chirurgiens, stagiaires et politiques IA de s'entraîner dans une boucle fermée de vidéo générée sans avoir besoin d'un robot physique.
2026-08-01
IA physique
Le modèle à 4 milliards de paramètres pour périphériques Edge de Nvidia fait ce que la plupart des petits VLM ne font pas
Le Cosmos 3 Edge de Nvidia intègre la modélisation du monde en 4 milliards de paramètres, se classant premier au VANTAGE-Bench parmi sa catégorie de taille. Sa conception à double transformateur mêle raisonnement et prédiction d'action en temps réel pour les robots, le tout déployable sur le matériel Jetson et RTX.
2026-07-28
Modèles du monde
L'huître joyeuse d'Alibaba vous permet de traverser un désert et de réécrire l'histoire en cours de route
HappyOyster 1.0 génère des mondes ouverts interactifs à partir de texte ou d'images, prenant en charge le mouvement libre, le contrôle de l'intrigue et les retours en temps réel. Désormais en test gris avec des SDK Android, iOS et Web.
2026-07-25
Recherche en IA
Qwen d'Alibaba transforme la modélisation du monde en problème linguistique
Qwen-AgentWorld est un modèle de monde linguistique natif qui simule des environnements d'agents dans sept domaines. En faisant de la modélisation de l'environnement l'objectif d'entraînement dès le départ, il offre une alternative aux modèles de monde basés sur la vidéo et aux simulateurs spécifiques à un domaine pour l'IA incarnée.
2026-07-19
Intelligence artificielle
Alibaba a rendu open source un modèle du monde qui permet aux agents d’IA de s’entraîner dans un simulateur
L’équipe Qwen d’Alibaba a publié Qwen-AgentWorld, un modèle du monde basé sur le langage qui simule des environnements d’agents dans sept domaines. Son pipeline en trois étapes, CPT, SFT, RL, produit un simulateur qui bat GPT-5.4 en fidélité et permet aux agents de s’entraîner via une répétition mentale plutôt que par des déploiements coûteux en environnement réel.
2026-07-16