أعلنت إنفيديا عن إطلاق OmniDreams، وهو نموذج عالمي توليدي أساسي صُمم لمعالجة الاختناقات في تقييم سياسات القيادة الذاتية ضمن المحاكاة الحلقية المغلقة. تم تدريبه في مرحلتي ما قبل وبعد التدريب باستخدام نموذج Cosmos الانتشاري على 21k ساعة من سيناريوهات القيادة، حيث يولد مقاطع فيديو مشروطة بالإجراءات بشكل تسلسلي ذاتي وفي الوقت الفعلي.
يقوم OmniDreams بتركيب ظواهر معقدة مثل الطقس القاسي وسلوكيات الوكلاء غير المتوقعة من خلال ربط توليد المستشعرات الواقعي بالصور على الإطارات السابقة، وحالة المحاكي، وإجراءات القيادة. تم نشره مع نموذج السياسة Alpamayo 1 ومنسق AlpaSim لتوفير بيئة قابلة للتوسع لتدريب سياسات الجيل القادم. أظهرت النتائج الأولية أن نموذج العالم-الإجراء المدرب بعد التدريب من OmniDreams يتفوق على سياسة البحث Alpamayo 1.5 القائمة على VLA في مجموعة بيانات NuRec للمركبات ذاتية القيادة الخاصة بـ Physical AI، بينما يستخدم فقط 1/5 من إجمالي المعاملات.
تسلط هذه النتائج الضوء على إمكانية استخدام نماذج العالم في الوقت الفعلي كعناصر أساسية فعالة لهندسة سياسات القيادة الذاتية.