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🤖 「别让AI成物理文盲！英伟达给机器装上『常识脑』」

大家好，我是蚝油菜花。这些AI犯的物理错误你是否见过——

• 👉 让机器人取餐盘，结果直接撞翻整桌餐具（牛顿棺材板按不住了）
• 👉 自动驾驶遇暴雨，决策逻辑比驾校新生还懵圈
• 👉 工业机械臂抓取时，完全无视摩擦力存在的玄学操作...

今天要重塑AI三观的 Cosmos-Reason1 ，正在重写智能边界！英伟达这剂「物理强心针」：

• ✅ 牛顿附体：56B参数模型内置重力/惯性/时空法则数据库
• ✅ 决策透视镜：长链思考过程可视化，每个动作都有物理依据
• ✅ 机器人大脑：视频输入+具身推理，让机械臂学会「肌肉记忆」

已有工厂用它训练零事故机械臂，自动驾驶靠物理常识预判极端路况——你的AI，是时候补上「宇宙生存必修课」了！

🚀 快速阅读

Cosmos-Reason1是NVIDIA推出的具备物理常识推理能力的多模态大语言模型。

1. 核心功能：支持物理常识理解、具身推理、长链思考和多模态输入处理
2. 技术原理：采用层次化本体论设计、多模态架构和四阶段训练流程

Cosmos-Reason1 是什么

Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 推出的系列多模态大型语言模型，基于物理常识和具身推理理解物理世界。Cosmos-Reason1包括两个模型：Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。

模型基于视觉输入感知世界，经过长链思考后生成自然语言响应，涵盖解释性见解和具身决策（如下一步行动）。训练分为四个阶段：视觉预训练、通用监督微调、物理 AI 微调和强化学习。Cosmos-Reason1基于精心策划的数据和强化学习，在物理常识和具身推理基准测试中表现出色。

Cosmos-Reason1 的主要功能

• 物理常识理解：理解物理世界的基本知识，如空间、时间和基础物理定律，判断事件的合理性。
• 具身推理：基于物理常识，为具身代理（如机器人、自动驾驶车辆）生成合理的决策和行动规划。
• 长链思考：基于长链思考（chain-of-thought reasoning）生成详细的推理过程，提升决策的透明度和可解释性。
• 多模态输入处理：支持视频输入，结合视觉信息和语言指令进行推理，生成自然语言响应。

Cosmos-Reason1 的技术原理

• 层次化本体论：定义物理常识的层次化本体论，涵盖空间、时间和基础物理三个主要类别，进一步细分为16个子类别。
• 二维本体论：为具身推理设计二维本体论，涵盖五种具身代理的四种关键推理能力。
• 多模态架构：基于解码器仅多模态架构，输入视频基于视觉编码器处理后，与文本标记嵌入对齐，输入到LLM中。
• 模型四个训练阶段：
  • 视觉预训练：对视觉和文本模态进行对齐
  • 通用监督微调（SFT）：提升模型在通用视觉语言任务中的表现
  • 物理AI SFT：用专门的数据增强物理常识和具身推理能力
  • 物理AI强化学习（RL）：基于规则化奖励进一步优化模型的推理能力
• 强化学习：设计基于多选题的规则化奖励机制，基于强化学习提升模型在物理常识和具身推理任务中的表现。

资源

• 项目官网：https://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/
• GitHub仓库：https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1

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