NVIDIA Cosmos Reason：后训练优化赋能机器人实现更智能决策

NVIDIA在2025年GTC大会上正式发布全新推理型视觉语言模型Cosmos Reason，旨在显著提升机器人与物理AI系统的智能表现。该模型为开源且完全可定制，专为物理世界中的AI应用设计，能够结合先验知识、物理规律与常识进行多模态推理，实现对真实环境的理解与决策。 Cosmos Reason接收视频输入与文本指令，首先通过视觉编码器和专用投影器将视频转化为tokens，再与文本提示融合，输入核心模型。模型采用大语言模型模块与多种技术结合，支持分步思考，生成逻辑清晰、详尽的响应。 该模型通过监督微调（SFT）与强化学习（RL）双重训练，打通了多模态感知与现实决策之间的鸿沟。在物理AI任务上微调后，模型性能提升超过10%；结合强化学习，再提升5%，在机器人与自动驾驶关键基准测试中平均得分达到65.7，表现优异。 应用场景涵盖机器人导航、交互任务、自动驾驶决策、工业自动化等。开发者可通过Hugging Face获取模型权重，从GitHub下载推理脚本与后训练资源。示例代码展示了如何加载模型、处理视频与文本输入，并以“思考—回答”格式输出结果。 针对特定任务，可通过RoboVQA等数据集进行监督微调，提升模型在机器人视觉问答中的表现。开发人员可基于提供的数据集类与训练脚本，构建自定义训练流程。 Cosmos Reason针对NVIDIA GPU深度优化，支持从边缘设备到云端的全栈部署，适用于NVIDIA DGX Spark、RTX Pro 6000、AI H100 Tensor Core GPU及Blackwell GB200 NVL72等平台，尤其在NVIDIA DGX Cloud上表现卓越。 开发者可访问NVIDIA官方文档获取详细教程、技术实现与实际案例。同时，建议关注NVIDIA官方新闻，加入其社交媒体矩阵与Cosmos Reason社区论坛，持续获取最新动态与技术支持。