Cosmos-Reason1: From Physical Common Sense To Embodied Reasoning

📄 arXiv: 2503.15558v3 📥 PDF

作者: NVIDIA, :, Alisson Azzolini, Junjie Bai, Hannah Brandon, Jiaxin Cao, Prithvijit Chattopadhyay, Huayu Chen, Jinju Chu, Yin Cui, Jenna Diamond, Yifan Ding, Liang Feng, Francesco Ferroni, Rama Govindaraju, Jinwei Gu, Siddharth Gururani, Imad El Hanafi, Zekun Hao, Jacob Huffman, Jingyi Jin, Brendan Johnson, Rizwan Khan, George Kurian, Elena Lantz, Nayeon Lee, Zhaoshuo Li, Xuan Li, Maosheng Liao, Tsung-Yi Lin, Yen-Chen Lin, Ming-Yu Liu, Xiangyu Lu, Alice Luo, Andrew Mathau, Yun Ni, Lindsey Pavao, Wei Ping, David W. Romero, Misha Smelyanskiy, Shuran Song, Lyne Tchapmi, Andrew Z. Wang, Boxin Wang, Haoxiang Wang, Fangyin Wei, Jiashu Xu, Yao Xu, Dinghao Yang, Xiaodong Yang, Zhuolin Yang, Jingxu Zhang, Xiaohui Zeng, Zhe Zhang

分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-18 (更新: 2025-05-19)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Cosmos-Reason1：通过物理常识到具身推理，实现物理AI系统决策

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理AI 具身推理 物理常识 多模态学习 大型语言模型 强化学习 本体构建

📋 核心要点

  1. 现有物理AI系统在物理世界的感知、理解和执行复杂动作方面存在不足，难以进行有效的推理和决策。
  2. Cosmos-Reason1模型通过构建物理常识和具身推理本体，并结合多模态大型语言模型，实现了更强的物理世界理解和决策能力。
  3. 通过物理AI监督微调和强化学习，Cosmos-Reason1模型在物理常识和具身推理基准测试中取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了Cosmos-Reason1模型，旨在使物理AI系统能够理解物理世界，并通过长链思维推理过程生成适当的具身决策（例如，下一步行动），并以自然语言表达。首先，定义了物理AI推理的关键能力，重点关注物理常识和具身推理。为了表示物理常识，使用分层本体来捕获关于空间、时间和物理的基本知识。对于具身推理，依赖于一个二维本体，该本体可以推广到不同的物理具身。在此基础上，开发了两个多模态大型语言模型Cosmos-Reason1-7B和Cosmos-Reason1-56B。通过物理AI监督微调（SFT）和物理AI强化学习（RL）两个阶段的数据整理和模型训练。为了评估模型，根据本体构建了全面的物理常识和具身推理基准。评估结果表明，物理AI SFT和RL带来了显著的改进。代码和预训练模型已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有物理AI系统难以在物理世界中进行有效的推理和决策，缺乏对物理常识的深入理解和对不同物理具身的泛化能力。现有方法通常难以处理复杂的、需要长链推理的任务，并且缺乏有效的评估基准。

核心思路：Cosmos-Reason1的核心思路是构建一个能够理解物理常识并进行具身推理的物理AI系统。通过构建分层本体来表示物理常识，并使用二维本体来泛化不同的物理具身。利用多模态大型语言模型，结合监督微调和强化学习，使模型能够生成自然语言形式的推理过程和决策。

技术框架：Cosmos-Reason1的整体框架包括以下几个主要模块：1) 物理常识本体构建模块，用于表示空间、时间和物理等方面的基本知识。2) 具身推理本体构建模块，用于泛化不同的物理具身。3) 多模态大型语言模型，包括Cosmos-Reason1-7B和Cosmos-Reason1-56B。4) 物理AI监督微调（SFT）模块，用于在特定任务上微调模型。5) 物理AI强化学习（RL）模块，用于进一步优化模型的性能。

关键创新：Cosmos-Reason1的关键创新在于：1) 构建了物理常识和具身推理本体，为物理AI系统提供了结构化的知识表示。2) 提出了物理AI监督微调和强化学习方法，有效地提升了模型的性能。3) 构建了全面的物理常识和具身推理基准，为模型的评估提供了标准。

关键设计：在模型训练方面，采用了两阶段训练策略：首先进行物理AI监督微调（SFT），然后在SFT的基础上进行物理AI强化学习（RL）。具体参数设置和损失函数细节未知，但强调了数据质量和训练策略的重要性。网络结构方面，使用了多模态大型语言模型，具体结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Cosmos-Reason1模型在物理常识和具身推理基准测试中取得了显著的性能提升。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了物理AI监督微调和强化学习带来的显著改进。详细的实验结果可在论文中查阅。

🎯 应用场景

Cosmos-Reason1模型可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域，使AI系统能够更好地理解和适应物理世界，从而实现更安全、更高效的交互。该研究有助于推动物理AI的发展，并为构建更智能、更可靠的物理AI系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Physical AI systems need to perceive, understand, and perform complex actions in the physical world. In this paper, we present the Cosmos-Reason1 models that can understand the physical world and generate appropriate embodied decisions (e.g., next step action) in natural language through long chain-of-thought reasoning processes. We begin by defining key capabilities for Physical AI reasoning, with a focus on physical common sense and embodied reasoning. To represent physical common sense, we use a hierarchical ontology that captures fundamental knowledge about space, time, and physics. For embodied reasoning, we rely on a two-dimensional ontology that generalizes across different physical embodiments. Building on these capabilities, we develop two multimodal large language models, Cosmos-Reason1-7B and Cosmos-Reason1-56B. We curate data and train our models in two stages: Physical AI supervised fine-tuning (SFT) and Physical AI reinforcement learning (RL). To evaluate our models, we build comprehensive benchmarks for physical common sense and embodied reasoning according to our ontologies. Evaluation results show that Physical AI SFT and RL bring significant improvements. To facilitate the development of Physical AI, we make our code and pre-trained models available under the NVIDIA Open Model License at https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1.