مؤخراً، فتح مختبر الأبحاث GEAR التابع لشركة إنفيديا مصدر محرك البيانات المفتوحة الخاص به Flora. يعتمد هذا النظام على ثلاثة نماذج Qwen3.5模型 مضبوطة بدقة، ويهدف إلى توفير دعم فعال للتوسيم النصي والتقييم لتدريب روبوتات الفيديو، محققاً تمركزاً رئيسياً في سلسلة قيمة الروبوتات.
Flora قادر على التغطية الشاملة للأنواع الثلاثة الأساسية من التسميات اللازمة لتدريب الروبوتات: كشف حدود الحركة، والتقييم خطوة بخطوة للتنفيذ، والحكم على نجاح المهمة. يدمج داخلياً نموذج تقسيم الحركة ونموذج المكافأة Flora-Rewarder، محققاً تحسناً كبيراً في القدرة على التقاط الأخطاء المتوسطة والحركات التفصيلية مع خفض التكلفة في الوقت نفسه.
وفقاً لتقديرات إنفيديا،Flora تبلغ تكلفة التوسيم نحو 0.72 دولار لكل ساعة، مقارنة بنحو 88.50 دولار لـ GPT-6Astra نحو 88.50 دولاراً، مع انخفاض كبير في التكلفة يصل إلى 125 مرة. ومن حيث الأداء الفعلي، يُظهر تفوقاً في كشف حدود الحركة وتحديد أخطاء العمليات، ويتصدر في التسجيلات البشرية وبعض الاختبارات المعيارية، لكنه لا يزال أقل من GPT-6Astra。
في دقة الوصف الخالص والأداء على بعض فيديوهات الروبوتات. وكخطوة مهمة من إنفيديا لتعزيز نظام بيئي للذكاء المجسّد، أصبح هذا النموذج متاحاً على Hugging Face ، ويعالج داخلياً ما يصل إلى 200,000 ساعة من التوسيم النصي للفيديو يومياً. لا تسد هذه الخطوة الفجوة في خطوط بيانات الروبوتات مفتوحة المصدر فحسب، بل تعزز أيضاً الاستراتيجية الصناعية لإنفيديا في التغطية الكاملة للسلسلة من الأجهزة والمحاكاة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي.