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엔비디아가 로봇 학습용 영상 라벨링 비용을 대폭 절감하는 오픈소스 엔진 'Flora'를 공개했다.

원제Nvidia open-sources Flora to make robot video labeling 125x cheaper than GPT-6 Astra

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엔비디아는 로봇 학습용 영상 데이터를 저비용으로 효율적으로 라벨링할 수 있는 오픈소스 데이터 엔진 'Flora'를 공개했다. Flora는 세 개의 Qwen3.5 기반 모델로 구성되어 영상 내 행동 분할, 설명, 결과 평가를 수행하며 기존 GPT-6 Astra 대비 시간당 라벨링 비용을 약 125배 절감한다. 엔비디아는 이 도구가 자사 GR00T 모델 훈련에 활용되고 있으며, 로봇 데이터 생태계 강화를 위해 허깅페이스에 공개되었다고 밝혔다.

핵심

  • Flora는 시간당 72센트의 비용으로 로봇 학습용 영상 라벨링이 가능하며 이는 GPT-6 Astra 대비 125배 저렴함
  • 시스템은 행동 분할(9B 모델), 행동 설명(27B 모델), 결과 평가(Flora-Rewarder) 등 3단계 기능을 수행
  • 하루 최대 20만 시간의 영상을 512개의 GB300 GPU로 처리하며, 훈련 데이터 자동화 파이프라인의 핵심 도구로 작동
  • 로봇 학습 영상의 부분적 작업 실패나 오류 감지 성능이 기존 모델보다 뛰어난 것으로 나타남
  • 엔비디아는 자체 하드웨어 생태계 강화 및 로봇 데이터 부족 현상 해결을 위해 Flora를 오픈소스로 공개

해석

피지컬 AI와 휴머노이드 로봇 학습의 병목이던 시각 데이터 라벨링 비용 문제를 해결해 생태계 진입 장벽을 낮추려는 조치다. 상용 프런티어 모델 API 의존도를 낮추고 자사 가속기 하드웨어와 연계된 오픈소스 인프라를 확산하려는 포석이다.

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