Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
作者: NVIDIA, :, Niket Agarwal, Arslan Ali, Maciej Bala, Yogesh Balaji, Erik Barker, Tiffany Cai, Prithvijit Chattopadhyay, Yongxin Chen, Yin Cui, Yifan Ding, Daniel Dworakowski, Jiaojiao Fan, Michele Fenzi, Francesco Ferroni, Sanja Fidler, Dieter Fox, Songwei Ge, Yunhao Ge, Jinwei Gu, Siddharth Gururani, Ethan He, Jiahui Huang, Jacob Huffman, Pooya Jannaty, Jingyi Jin, Seung Wook Kim, Gergely Klár, Grace Lam, Shiyi Lan, Laura Leal-Taixe, Anqi Li, Zhaoshuo Li, Chen-Hsuan Lin, Tsung-Yi Lin, Huan Ling, Ming-Yu Liu, Xian Liu, Alice Luo, Qianli Ma, Hanzi Mao, Kaichun Mo, Arsalan Mousavian, Seungjun Nah, Sriharsha Niverty, David Page, Despoina Paschalidou, Zeeshan Patel, Lindsey Pavao, Morteza Ramezanali, Fitsum Reda, Xiaowei Ren, Vasanth Rao Naik Sabavat, Ed Schmerling, Stella Shi, Bartosz Stefaniak, Shitao Tang, Lyne Tchapmi, Przemek Tredak, Wei-Cheng Tseng, Jibin Varghese, Hao Wang, Haoxiang Wang, Heng Wang, Ting-Chun Wang, Fangyin Wei, Xinyue Wei, Jay Zhangjie Wu, Jiashu Xu, Wei Yang, Lin Yen-Chen, Xiaohui Zeng, Yu Zeng, Jing Zhang, Qinsheng Zhang, Yuxuan Zhang, Qingqing Zhao, Artur Zolkowski
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-01-07 (更新: 2025-07-09)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
NVIDIA 提出 Cosmos 世界基础模型平台，助力物理人工智能构建定制化世界模型
🎯 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: 物理人工智能 世界模型 基础模型 预训练模型 视频理解 机器人 数字孪生
📋 核心要点
- 物理人工智能的训练需要数字孪生，包括策略模型和世界模型，而构建定制化世界模型面临挑战。
- Cosmos 平台提出世界基础模型，通过预训练和微调，为物理人工智能应用提供通用的世界模型。
- 该平台提供视频数据管理、预训练模型、后训练示例和视频标记器，并开源模型和权重。
📝 摘要（中文）
本文介绍了 Cosmos 世界基础模型平台，旨在帮助开发者为他们的物理人工智能（Physical AI）设置构建定制化的世界模型。该平台将世界基础模型定位为一种通用的世界模型，可以通过微调来适应下游应用的特定需求。Cosmos 平台涵盖了视频数据管理流程、预训练的世界基础模型、预训练模型的后训练示例以及视频标记器。为了帮助物理人工智能开发者解决社会面临的关键问题，Cosmos 采用开源方式，并以宽松的许可证开放模型权重。
🔬 方法详解
问题定义：物理人工智能系统需要理解和预测其所处环境的行为，这通常需要一个世界模型。然而，为每个特定的物理人工智能应用构建一个全新的世界模型成本高昂且耗时。现有的方法往往缺乏通用性和可扩展性，难以适应各种不同的物理环境和任务。
核心思路：Cosmos 平台的核心思路是提供一个预训练的世界基础模型，该模型能够捕捉到物理世界的基本规律和模式。开发者可以通过微调这个基础模型，使其适应特定的物理人工智能应用，从而大大降低了构建世界模型的成本和时间。这种方法类似于自然语言处理中的预训练语言模型，例如 BERT 和 GPT。
技术框架：Cosmos 平台包含以下几个主要组成部分：1) 视频数据管理流程：用于收集、清洗和标注用于训练世界模型的视频数据。2) 预训练的世界基础模型：一个在大规模视频数据集上训练的通用世界模型。3) 后训练示例：展示如何使用预训练的世界基础模型来构建特定应用的定制化世界模型。4) 视频标记器：用于将视频数据转换为模型可以理解的表示形式。
关键创新：Cosmos 平台的关键创新在于其世界基础模型的概念。与以往针对特定任务训练的世界模型不同，Cosmos 的世界基础模型旨在捕捉物理世界的通用规律，从而可以被微调到各种不同的物理人工智能应用中。这种方法可以大大提高世界模型的泛化能力和可重用性。
关键设计：Cosmos 平台的技术细节包括：1) 使用大规模视频数据集进行预训练。2) 采用 Transformer 或其他先进的神经网络架构来构建世界模型。3) 设计合适的损失函数来训练世界模型，例如预测未来帧的损失函数或对比学习损失函数。4) 提供易于使用的 API 和工具，方便开发者进行模型微调和部署。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文是平台介绍，没有具体的实验结果，亮点在于开源了预训练模型和代码，为物理人工智能领域的研究者和开发者提供了便利。通过开放 Cosmos，NVIDIA 旨在促进社区合作，共同推动物理人工智能技术的发展。
🎯 应用场景
Cosmos 平台具有广泛的应用前景，包括机器人导航、自动驾驶、智能制造、虚拟现实等领域。通过使用 Cosmos 平台，开发者可以快速构建出能够理解和预测物理世界行为的物理人工智能系统，从而提高系统的性能和鲁棒性。该平台有望加速物理人工智能技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Physical AI needs to be trained digitally first. It needs a digital twin of itself, the policy model, and a digital twin of the world, the world model. In this paper, we present the Cosmos World Foundation Model Platform to help developers build customized world models for their Physical AI setups. We position a world foundation model as a general-purpose world model that can be fine-tuned into customized world models for downstream applications. Our platform covers a video curation pipeline, pre-trained world foundation models, examples of post-training of pre-trained world foundation models, and video tokenizers. To help Physical AI builders solve the most critical problems of our society, we make Cosmos open-source and our models open-weight with permissive licenses available via https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict1.