北京
鳳凰網科技訊 2月9日，飛捷科思智能科技（Fysics AI）聯合復旦大學認知智能技術實驗室（CITLab）正式發(fā)布了全球首個面向真實物理世界的全模態(tài)物理AI基礎模型——OmniFysics。該模型旨在解決當前生成式AI普遍存在的“物理盲”問題，即雖然能夠生成高質量圖像或對話，但在處理涉及重力、材質、密度等物理規(guī)律時常出現違背常識的“幻覺”。
不同于傳統(tǒng)大模型依賴海量視覺數據進行模式匹配的路徑，OmniFysics在僅有3B參數量的輕量化架構下，引入了物理感知與因果推理機制。通過“靜態(tài)中樞（FysicsAny）”與“動態(tài)中樞（FysicsOmniCap）”兩大獨創(chuàng)數據生態(tài)，該模型能夠識別物體的物理屬性（如陶瓷的硬度、水的流動性）并理解視聽結合下的物理因果（如撞擊聲與材質的關聯）。這種機制使得AI不僅僅停留在像素層面的生成，而是深入到了物理參數的反演，能夠精準預測如密度、楊氏模量等仿真參數。
物理數據中樞示意圖
在技術架構上，OmniFysics采用了四階段漸進式訓練法，先獨立訓練單模態(tài)感知，再進行全模態(tài)深度融合，有效平衡了單一任務的專業(yè)性與跨模態(tài)的協同能力。為驗證模型的實際物理理解水平，團隊同步推出了FysicsEval評測基準。
OmniFyscis模型框架示意圖
OmniFysics的四階段訓練流程
這是一套涵蓋物理屬性預測、物理邏輯推理及跨模態(tài)一致性判斷的綜合評估體系，旨在考核AI是否具備識破“水往高處流”等違反物理常識現象的能力，為具身智能從語義理解邁向物理交互提供了量化標尺。
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