Nvidia abre Flora para que la etiquetación de vídeo robótico sea 125 veces más barata que GPT-6 Astra
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Nvidia ha liberado como código abierto Flora, un motor de datos diseñado para reducir significativamente el costo de etiquetar videos de entrenamiento para robots. El sistema utiliza tres modelos Qwen3.5 ajustados finamente para segmentar acciones, generar descripciones y evaluar el éxito de las tareas, cubriendo todos los tipos de anotación necesarios para el aprendizaje robótico. Nvidia afirma que Flora es hasta 125 veces más barato que usar GPT-6 Astra, estimando los costos en 72 centavos por hora frente a 88,50 dólares. Si bien Flora demuestra un rendimiento superior en la detección de límites de acción e identificación de errores durante los episodios, queda atrás en precisión descriptiva pura frente a competidores como Gemini 3.8 Flash. La herramienta ya está integrada en la tubería de entrenamiento del modelo GR00T de Nvidia, procesando grandes cantidades de datos de video diariamente. Este lanzamiento apoya la estrategia más amplia de Nvidia para dominar la cadena de valor de la robótica proporcionando datos de entrenamiento asequibles y de alta calidad. Al ofrecer una alternativa de código abierto a los servicios comerciales, Nvidia busca mantener a los desarrolladores dentro de su ecosistema de hardware.
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