📖 AI 总结

NVIDIA联合MIT与牛津大学提出Physis-Lang框架，将物理语言作为可优化的共享表示，统一驱动数据筛选、模型训练与推理。该方法在视频描述中新增物理推理字段，阐明实体、成因、相互作用及时间演化，并生成场景特定的物理负向提示，用于推理阶段的负向条件约束。其自演化循环保持描述器冻结，仅迭代指令，由GPT-5.5生成描述、Gemini-3.1-Pro担任物理感知评审并反馈改写。在2026年9月29日的Physics-IQ Verified榜单上，搭载该框架的Cosmos3-Super以48.2分位列第一，Cosmos3-Nano以43.3分居次，超越Veo 3.1。该工作表明，仅靠语言层面的物理推理即可显著提升视频世界模型的物理一致性，为物理AI提供了新路径。