據報 Nvidia 獲 ICML 焦點論文的 DreamDojo 程式碼存嚴重錯誤，預訓練與評估皆受影響

據 Reddit 社群討論指出，Nvidia 獲選為 ICML 焦點論文（spotlight）的機器人世界模型 DreamDojo，其開源程式碼疑似存在嚴重錯誤。該模型基於 Cosmos 2.5 初始化，使用了約 4.4 萬小時的未開源人類資料，並動用 256 張 H100 GPU 進行預訓練。然而，論文數據顯示 DreamDojo 的 PSNR 表現僅比 Cosmos 2.5 微幅提升約 0.5 dB。開發者實測並透過 Claude 協助檢查後，發現其後訓練（post-training）程式碼存在錯誤；同時 GitHub issue 中也有人回報影響預訓練階段的另外兩個錯誤。發文者指出，這些涵蓋預訓練、後訓練與評估階段的程式碼錯誤，解釋了為何在投入龐大運算資源與資料後，模型效能卻幾乎沒有提升。