Nvidia open-source Flora pour rendre l'étiquetage vidéo robotique 125 fois moins cher que GPT-6 Astra
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Nvidia a open-sourcé Flora, un moteur de données conçu pour réduire considérablement le coût d'étiquetage des vidéos d'entraînement des robots. Le système utilise trois modèles Qwen3.5 ajustés pour segmenter les actions, générer des descriptions et évaluer la réussite des tâches, couvrant ainsi tous les types d'annotation nécessaires à l'apprentissage robotique. Nvidia affirme que Flora est jusqu'à 125 fois moins cher que l'utilisation de GPT-6 Astra, estimant les coûts à 72 cents par heure contre 88,50 dollars. Bien que Flora démontre des performances supérieures dans la détection des limites d'actions et l'identification des erreurs en milieu d'épisode, il reste derrière des concurrents comme Gemini 3.8 Flash en matière de précision purement descriptive. L'outil est déjà intégré au pipeline d'entraînement du modèle GR00T de Nvidia, traitant quotidiennement d'énormes volumes de données vidéo. Cette publication s'inscrit dans la stratégie plus large de Nvidia visant à dominer la chaîne de valeur de la robotique en fournissant des données d'entraînement abordables et de haute qualité. En offrant une alternative open source aux services commerciaux, Nvidia vise à maintenir les développeurs au sein de son écosystème matériel.
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