엔비디아가 로봇 학습용 데이터 엔진인 오픈 모델 제품군 ‘플로라’를 공개하고 가중치를 허깅페이스에 배포했다. 이 모델은 사람과 로봇의 작업 영상을 보고 어떤 동작이 언제 일어났는지, 작업이 얼마나 잘 진행됐는지, 실패했다면 이유가 무엇인지를 자동으로 기록한다. 엔비디아는 이를 자사 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델 ‘GR00T’ 학습에 실제로 쓰고 있다고 밝혔다. 512개의 GB300 GPU 서버로 하루 최대 20만 시간 분량의 영상을 처리할 수 있다고 설명했다.
플로라는 세 모델로 구성된다. ‘플로라-템프세그 9B’는 작업과 하위 동작의 구간을 나누고, ‘플로라-캡셔너 27B’는 시간 정보가 포함된 설명을 만든다. ‘플로라-리워더 27B’는 동작 품질, 진행 상황, 성공 여부와 실패 원인을 평가한다. 이렇게 만든 데이터는 사전학습, 강화학습, 실제 배포 환경의 성능 평가에 쓰인다. 엔비디아는 내부 평가에서 주석 품질이 고성능 상용 모델에 맞먹는 수준이었다고 밝혔고, 비용 추정치로는 원본 영상 1시간 처리에 약 0.72달러가 들어 같은 조건의 GPT-6 아스트라 최대 추론 노력 설정보다 크게 낮다고 제시했다.