前陣子，老黃在 CES 上又狠狠秀了波肌肉。
不過呢大多數(shù)人，基本都被全新的 RTX 50 系顯卡給吸住了，世超這兩天研究了下發(fā)現(xiàn)，那些被咱 “ 冷落 ” 的新技術(shù)里，一個兩個其實也都憋著大招。
就拿 Cosmos 世界基礎(chǔ)模型平臺來說，這可是個讓 AI 能夠理解物理世界的好東西。
根據(jù)官方的說法， Cosmos 平臺是一個專門為物理人工智能開發(fā)者設(shè)計的平臺。
這又是物理人工智能，又是開發(fā)者，打眼一看，好像跟咱也沒啥太大關(guān)系。
但大伙兒先別著急，這次 Cosmos 一發(fā)布，技術(shù)報告一甩，有些報道的標題已經(jīng)用上了 “ 開啟物理 AI 大時代 ” 這樣的字眼，連老黃都說 “ 機器人的 ChatGPT 時刻即將到來 ” 。
而世超也去翻了翻 Cosmos 的技術(shù)報告，這么說吧， Cosmos 就好比物理 AI （ 機器人、無人車等 ）的 “ 黃埔軍校 ” ，咱們以后能不能指望機器人養(yǎng)老，它說不定能幫上大忙。
咱們可以簡單把 Cosmos 平臺，當成一個工具箱，里邊兒大概集成了世界基礎(chǔ)模型 ( WFM ) 、高級分詞器、安全護欄以及加速數(shù)據(jù)處理管道這么幾個 “ 工具 ” 。
后面那幾個專業(yè)名詞沒聽說過不要緊，但模型總該知道是啥吧。
這次，英偉達一口氣在 Cosmos 上發(fā)布了 8 個世界基礎(chǔ)模型，而且都是基于 2000 萬小時的視頻訓(xùn)練出來的，參數(shù)量從 40 億到 140 億不等，根據(jù)不同場景的應(yīng)用需求，還可以分為 Nano 、 Super 和 Ultra 三種。
看著唬人，但世界基礎(chǔ)模型，跟咱們熟悉的圖像、視頻生成模型差不多，是生成式 AI 模型。
只不過它生成的東西并不是視頻那么簡單，更準確的說，當你輸入文本、圖像、視頻或者運動數(shù)據(jù)以后，世界基礎(chǔ)模型生成的是有物理規(guī)律的 “ 場景 ” 、 “ 環(huán)境 ” 。
本質(zhì)上，就是合成出高度仿真的數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)物理 AI 跟虛擬環(huán)境的交互。
至于其他的什么高級分詞器、安全護欄和加速數(shù)據(jù)處理管道，咱了解個大概就行。像高級分詞器可以把復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡化，給數(shù)據(jù)劃重點。安全護欄就更好理解了，就是防止有害的輸出，保護隱私。
另外， Cosmos 還用到了一個 “ 先預(yù)訓(xùn)練再后訓(xùn)練 ” 的法子。
大概意思是，預(yù)訓(xùn)練階段先給模型喂大規(guī)模的真實視頻數(shù)據(jù)，起碼要讓模型知道物理世界到底是咋運轉(zhuǎn)的。
接著，后訓(xùn)練階段再具體問題具體分析，對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，滿足特定任務(wù)的需求。
總之就是， Cosmos 平臺通過各種技術(shù)手段，為物理 AI 構(gòu)建出了一個跟現(xiàn)實物理世界類似的空間和交互環(huán)境。
不過說了這么半天，可能有差友還是沒太明白，這玩意兒到底能用來干啥。
其實這個問題，老黃已經(jīng)在發(fā)布會上講得很清楚了，就是機器人和自動駕駛汽車。
拿機器人行業(yè)來說，為啥這么多年了一直沒啥大突破，很重要的一個原因就是缺數(shù)據(jù)。
跟大語言模型不太一樣，機器人訓(xùn)練需要的數(shù)據(jù)不只是文字、圖像那么簡單，因為機器人要感知這個世界，還要跟這個世界產(chǎn)生交互，所以它就得學(xué)習(xí)物理規(guī)律、動態(tài)變化。
但這些數(shù)據(jù)，恰恰是最難收集的。
還是拿機器人洗碗舉例，看似動作很簡單，但機器人想學(xué)會你得有視覺數(shù)據(jù)，比如餐具的形狀大小、油污程度，還有抓放碗的力度、用多大力氣擦洗這些力學(xué)數(shù)據(jù)，當然，洗碗過程中手臂移動、抓取角度的調(diào)整，包括一些復(fù)雜的動態(tài)因素，也需要收集、標注數(shù)據(jù)。
像之前的斯坦福 Aloha 家務(wù)機器人，還是開發(fā)者通過親身示范 “ 遙控 ” 機器人完成指定動作，來收集數(shù)據(jù)。
所以這個時候， Cosmos 就派上用場了。
模擬出一個洗碗環(huán)境，不就相當于，提前給機器人預(yù)習(xí)了一遍現(xiàn)實世界，等模型出師了，再放到現(xiàn)實世界去實操。
這樣一來，訓(xùn)練效率上去了，成本也能控制住。
按照英偉達官方的介紹，現(xiàn)在已經(jīng)有一部分機器人和自動駕駛公司用上了 Cosmos 。
OpenAI 投的那家 1X ，用 Cosmos 來給機器人做動態(tài)規(guī)劃。
小鵬也用 Cosmos 來合成各種天氣和路況的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自動駕駛算法。
當然了，精準模擬現(xiàn)實世界只是理想狀態(tài)下的 Cosmos ，包括技術(shù)報告里也提到，現(xiàn)階段的世界基礎(chǔ)模型還比較早期，生成的視頻并不完全符合物理規(guī)律。
該說不說，世超現(xiàn)在也覺得走世界模型這條路，確實有搞頭。
如果有一天， AI 能對現(xiàn)實世界進行模擬甚至是一比一復(fù)刻，并像咱們?nèi)艘粯永斫馐澜�、做出決策，這才更貼近咱們?nèi)祟悓τ谌斯ぶ悄艿钠谕?br/>
去年，包括 Lecun 、李飛飛這些 AI 大拿，還有谷歌 Deepmind ，其實都在研究世界模型。世超盲猜一波，今年在世界模型和機器人領(lǐng)域里，可能會出現(xiàn)突破性的進展。
但不管成與不成，擅長 “ 賣鏟子 ” 的英偉達，都是那個最大贏家。
