主要观点总结
本文主要介绍了英伟达发布的针对物理常识推理进行优化的新模型——Cosmos-Reason1。该模型旨在让多模态LLM能够生成有物理依据的响应。文章涵盖了模型的架构、训练方式、实验表现等。模型的发布对于视觉问答任务中的陷阱识别以及真实场景任务中的错误避免具有重要意义。
关键观点总结
关键观点1: 英伟达发布的新模型Cosmos-Reason1针对物理常识推理进行了优化，该模型让多模态LLM能够生成有物理依据的响应。
模型包括视觉编码器、LLM主干和基于规则的可验证奖励的物理AI RL后训练等环节。实验表明，该模型在物理常识、具身推理和直觉物理推理任务上表现良好。
关键观点2: 论文详细介绍了模型的架构和训练流程。
模型架构包括视觉编码器、混合Mamba-MLP-Transformer主干等部分。训练流程包括物理AI监督式微调、具身推理的评估以及物理AI强化学习等环节。
关键观点3: 模型在多个实验上取得了显著成果。
实验包括物理常识表现评估、具身推理表现和直觉物理理解能力测试等。实验结果表明，该模型在大多数基准测试上表现良好，尤其在空间和时间推理任务上取得了显著的进步。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda 在基于物理世界的真实场景进行视觉问答时，有可能出现参考选项中没有最佳答案的情况，比如以下例子： 根据视频中本车的动作，它接下来最有可能立即采取的行动是什么？ A：右转，B：左转，C：换到右车道，D：换到左车道 很显然，这里最佳的答案应该是直行，但预先提供的 4 个选项中并没有这个答案。也因此，目前的大多数 AI 在面临这个问题时往往并不能识别题中陷阱，会试图从选项中找到正确答案。比如下面展示了 ChatGPT 的回答： 当然，在日常的视觉问答任务中，这样的错误无伤大雅，但一旦涉及到真实的任务场景（比如真正的自动驾驶），这样的错误就是无法容忍的了。 而要正确解答这类问题，物理常识必不可少。 近日，英伟达发布了一系列针对物理常识推理进行了专门优化的新模型：Cosmos-Reason1。从实际
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