NVIDIA新品Cosmos-Reason1，多模态大语言模型发布

NVIDIA发布了全新多模态大语言模型Cosmos-Reason1，旨在赋能AI理解和交互物理世界。该模型系列（包括Cosmos-Reason1-8B和Cosmos-Reason1-56B）具备物理常识理解、具身推理和长链思考能力，并支持视频等多模态输入，能够生成包含解释性和决策性的自然语言回应。通过四个阶段的训练，Cosmos-Reason1在机器人技术、自动驾驶、智能监控、虚拟/增强现实和教育培训等领域展现出广阔的应用前景，为未来智能系统发展带来新的可能性。 访问项目官网[http://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/](http://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/)了解更多信息。

NVIDIA发布Cosmos-Reason1：赋能AI理解物理世界

NVIDIA最新推出的Cosmos-Reason1，是一个基于物理常识和具身推理的多模态大型语言模型系列，旨在帮助AI更好地理解和交互于物理世界。该系列包含Cosmos-Reason1-8B和Cosmos-Reason1-56B两个模型，它们能够接收视觉输入，进行深入思考，并生成包含解释性和决策性的自然语言回应。

核心功能：

• 物理常识理解: Cosmos-Reason1能够理解空间、时间以及基本物理定律等物理世界的基础知识，并判断事件的合理性。
• 具身推理: 基于其对物理世界的理解，Cosmos-Reason1能够为具身智能体（如机器人、自动驾驶汽车）规划合理的行动方案。
• 长链思考: 模型采用链式思维推理，生成详细的推理过程，提高决策的透明度和可解释性。
• 多模态输入: 支持视频输入，结合视觉信息和语言指令进行推理，并生成自然语言输出。

技术架构：

Cosmos-Reason1的训练过程分为四个阶段：视觉预训练、通用监督微调、物理AI微调和强化学习。其核心技术包括层次化本体论（涵盖空间、时间和基础物理三大类，以及16个子类别）、二维本体论（针对具身推理设计，涵盖五种具身代理的四种关键推理能力）、以及基于解码器的多模态架构。强化学习机制则通过多选题式的规则化奖励，进一步提升模型在物理常识和具身推理方面的表现。

应用前景：

Cosmos-Reason1的应用范围广泛，包括：

• 机器人技术: 辅助机器人理解任务，规划操作步骤，执行抓取、组装等复杂动作。
• 自动驾驶: 分析道路视频，预测交通状况，做出安全驾驶决策。
• 智能监控: 实时检测视频中的异常事件，并发出警报。
• 虚拟/增强现实: 提升用户在虚拟环境中的交互体验。
• 教育培训: 通过视频讲解物理现象和操作流程，辅助教学和技能培训。

项目信息：

• 项目官网: http://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/
• GitHub仓库: http://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1
• arXiv论文: http://arxiv.org/pdf/2503.15558

Cosmos-Reason1的出现标志着AI在理解和交互物理世界方面取得了显著进展，为未来智能系统的发展提供了新的可能性。

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