Cosmos-Reason1 – NVIDIA推出的系列多模態(tài)大語言模型

Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 推出的一系列先進(jìn)的多模態(tài)大型語言模型，旨在通過物理常識和具身推理深入理解物理世界。該系列包含兩個不同規(guī)模的模型：Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。它們能夠基于視覺輸入感知環(huán)境，并通過長鏈思考生成自然語言的回答，提供解釋性見解和具身決策（例如，下一步行動）。

Cosmos-Reason1是什么

Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 開發(fā)的多模態(tài)大型語言模型系列，專注于物理常識和具身推理，以更好地理解物理世界。該系列包括兩個版本：Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。模型通過視覺輸入感知周圍世界，并在經(jīng)過復(fù)雜推理后生成自然語言響應(yīng)，涵蓋深入的解釋和具身行動決策。其訓(xùn)練過程分為四個主要階段：視覺預(yù)訓(xùn)練、通用監(jiān)督微調(diào)（SFT）、物理 AI 微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。Cosmos-Reason1 在物理常識和具身推理的基準(zhǔn)測試中均展現(xiàn)出卓越性能，得益于精心設(shè)計的數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略。

主要功能

• 物理常識理解：掌握物理世界的基本原理，包括空間、時間及基礎(chǔ)物理定律，從而判斷的合理性。
• 具身推理：為具身代理（如機(jī)器人和自動駕駛車輛）提供基于物理常識的合理決策和行動計劃。
• 長鏈思考：通過長鏈思考（chain-of-thought reasoning）生成詳細(xì)的推理過程，以增強(qiáng)決策的透明性和可解釋性。
• 多模態(tài)輸入處理：支持視頻輸入，結(jié)合視覺信息與語言指令進(jìn)行推理，并生成自然語言回答。

技術(shù)原理

• 層次化本體論：構(gòu)建物理常識的層次化本體論，涵蓋空間、時間和基礎(chǔ)物理三個主要類別，并細(xì)分為16個子類別。
• 二維本體論：為具身推理專門設(shè)計的二維本體論，涵蓋五種具身代理的四種核心推理能力。
• 多模態(tài)架構(gòu)：采用解碼器主導(dǎo)的多模態(tài)架構(gòu)，處理視覺輸入后與文本嵌入對齊，輸入到大型語言模型中。
• 四個訓(xùn)練階段：
  • 視覺預(yù)訓(xùn)練：對視覺與文本模態(tài)進(jìn)行對齊。
  • 通用監(jiān)督微調(diào)（SFT）：提升模型在一般視覺語言任務(wù)中的表現(xiàn)。
  • 物理AI微調(diào)：使用專門數(shù)據(jù)增強(qiáng)物理常識及具身推理能力。
  • 物理AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）：通過規(guī)則化獎勵進(jìn)一步優(yōu)化模型的推理性能。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：設(shè)計基于多選題的規(guī)則化獎勵機(jī)制，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升模型在物理常識和具身推理任務(wù)的表現(xiàn)。

項(xiàng)目官網(wǎng)

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/
• GitHub倉庫：https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2503.15558

應(yīng)用場景

• 機(jī)器人操作：協(xié)助機(jī)器人理解任務(wù)目標(biāo)，生成操作計劃，實(shí)現(xiàn)抓取、組裝等復(fù)雜動作。
• 自動駕駛：分析道路視頻，預(yù)測交通動態(tài)，生成安全駕駛決策，如避讓和變道。
• 智能監(jiān)控：實(shí)時監(jiān)測視頻中的異常行為，如人員跌倒或設(shè)備故障，并及時發(fā)出警報。
• 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）：根據(jù)虛擬環(huán)境輸入生成交互響應(yīng)，提升用戶沉浸感。
• 教育與培訓(xùn)：通過視頻講解物理現(xiàn)象或操作流程，輔助教學(xué)和職業(yè)技能培訓(xùn)。

常見問題

• Cosmos-Reason1 能否處理實(shí)時視頻輸入？ 是的，Cosmos-Reason1 支持實(shí)時視頻輸入，能夠根據(jù)視覺信息進(jìn)行推理。
• 模型的訓(xùn)練過程是怎樣的？ 訓(xùn)練過程包括視覺預(yù)訓(xùn)練、通用監(jiān)督微調(diào)、物理 AI 微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)四個階段。
• Cosmos-Reason1 可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？ 該模型可廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、自動駕駛、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)和教育培訓(xùn)等多個領(lǐng)域。