英偉達(dá)近日發(fā)布Cosmos-Reason1系列模型，專為物理推理任務(wù)設(shè)計(jì)，顯著提升了AI在物理常識(shí)和具身推理方面的能力。這一進(jìn)展為機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域帶來(lái)了新的應(yīng)用潛力。

　　當(dāng)前，AI雖在語(yǔ)言處理、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在物理環(huán)境中的應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。Physical AI需結(jié)合現(xiàn)實(shí)物理法則生成反應(yīng)，涉及導(dǎo)航、操作等任務(wù)，要求對(duì)空間、時(shí)間及物理規(guī)律有深刻理解。然而，傳統(tǒng)AI對(duì)物理世界的連接較弱，難以直觀理解重力或空間關(guān)系。

　　Cosmos-Reason1通過(guò)分層本體和二維本體系統(tǒng)，細(xì)化物理常識(shí)與推理能力，并采用僅解碼器的大型語(yǔ)言模型架構(gòu)，結(jié)合視覺(jué)編碼器處理視頻數(shù)據(jù)。

　　該模型包含兩個(gè)版本，分別通過(guò)監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使用400萬(wàn)條標(biāo)注視頻-文本對(duì)數(shù)據(jù)。測(cè)試結(jié)果顯示，其在物理常識(shí)和具身推理方面均有出色表現(xiàn)，特別是在預(yù)測(cè)行動(dòng)和評(píng)估物理可行性上取得顯著進(jìn)步。