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How World Foundation Models Will Advance Physical AI With NVIDIA’s Ming-Yu Liu - Episode 240
2025/1/7
The AI Podcast
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Mingyu Liu
Mingyu Liu: 我是NVIDIA的研究副总裁，也是IEEE院士。世界基础模型是基于深度学习的时空视觉模拟器，能够模拟各种环境和行为，帮助我们预测未来并做出更好的决策。它可以用于训练物理AI代理，提高代理在推理过程中的决策能力，并根据文本、图像、视频和动作提示生成虚拟世界。世界基础模型可以根据不同的物理AI设置进行定制，以适应不同的摄像头数量和位置。它与大型语言模型不同，大型语言模型关注文本描述和理解，而世界模型关注模拟，通常以视频形式呈现。
世界基础模型对于物理AI开发者至关重要，因为物理AI系统与环境交互并可能造成实际损害。世界模型可以用于模拟，从而降低风险。它可以用于验证物理AI系统的不同检查点，减少在实际环境中部署带来的风险和时间成本。它可以预测未来，并作为策略模型的初始化，减少策略模型训练所需的数据量。它可以在机器人采取行动之前进行模拟，选择最佳方案。
目前世界模型的准确性评估方法仍在发展中，需要考虑物理定律、物体持久性等多个方面。NVIDIA的Cosmos平台提供预训练的世界基础模型（基于扩散和自回归）、标记器和微调脚本，帮助开发者定制模型。我们发布Cosmos平台是为了帮助物理AI开发者，因为他们可能缺乏构建世界模型的资源和专业知识。Cosmos平台提供基于扩散和自回归的两种世界基础模型，前者生成质量更高，后者速度更快，以满足不同需求。自回归模型在准确性方面可能不如扩散模型，但在与物理AI系统集成方面更容易。
世界基础模型可以作为合成数据生成引擎、策略评估工具和策略初始化工具，并在决策过程中提供数据参考。自动驾驶和人形机器人行业将从世界模型中获益最多。我们与多家公司合作开发世界基础模型，通过了解合作伙伴的需求来改进平台。世界基础模型仍处于早期阶段，未来发展将很快，因为大型模型的基础设施已经建立，并且存在巨大的需求和投资。未来需要研究如何更好地将世界模型集成到物理AI系统中。可以参考NVIDIA网站和白皮书了解更多信息。
Deep Dive
This chapter introduces World Foundation Models (WFMs) as deep learning-based space-time visual simulators capable of predicting future events and simulating various environments. It explains how WFMs differ from LLMs and video generation models, focusing on their simulation capabilities for training and decision-making in physical AI.
- WFMs are deep learning-based space-time visual simulators.
- WFMs simulate physical environments, enabling better AI decision-making.
- WFMs differ from LLMs by generating simulations (videos/pixels) instead of text descriptions.
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