Cosmos-Reason1

NVIDIA 推出的Cosmos-Reason1 是一系列多模態大型語言模型，專為理解物理世界的常識和具身推理而設計。 Cosmos-Reason1包括兩個模型： Cosmos-Reason1 -8B 和Cosmos-Reason1 -56B，能夠基於視覺輸入進行感知，通過長鏈思考生成自然語言響應，涵蓋從解釋性見解到具身決策的多個領域。

主要功能

• 物理常識理解：理解空間、時間及基礎物理定律，判斷事件的合理性。

• 具身推理：為具身代理（如機器人和自動駕駛汽車）生成合理決策和行動規劃。

• 長鏈思考：提供詳細的推理過程，增強決策的透明度與可解釋性。

• 多模態輸入處理：支持視頻輸入，將視覺信息與語言指令結合，生成自然語言回應。

技術原理

• 層次化本體論：定義物理常識的層次化本體論，涵蓋空間、時間和基礎物理。

• 二維本體論：為具身推理設計二維本體論，涵蓋五種具身代理的四種關鍵推理能力。

• 多模態架構：使用解碼器多模態架構，處理視頻與文本輸入。

• 四階段訓練：

• 視覺預訓練：對視覺與文本模態進行對齊。

• 通用監督微調（SFT）：提升模型在通用視覺語言任務中的表現。

• 物理AI SFT：增強物理常識和具身推理能力。

• 物理AI 強化學習：通過規則化獎勵進一步優化推理能力。

應用場景

• 機器人操作：幫助機器人理解任務目標，生成操作計劃。

• 自動駕駛：處理道路視頻，做出安全駕駛決策。

• 智能監控：實時監測視頻中的異常行為並發出警報。

• 虛擬現實/增強現實：根據虛擬環境輸入，生成交互響應。

• 教育與培訓：輔助教學，講解物理現像或操作流程。

項目鏈接

• 項目官網

• GitHub倉庫

• arXiv論文

Cosmos-Reason1 是一個強大的工具，能夠在多個領域推動物理AI 的創新與應用，尤其是在機器人、自動駕駛和智能監控等行業的廣泛應用。