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英伟达联合MIT、牛津提出Physis-Lang

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AI 综述

2026年10月9日，机器之心报道，英伟达联合麻省理工学院（MIT）和牛津大学的研究团队提出 Physis-Lang 方法，从常被省略的物理细节入手，把物理原因、规律和结果写进语言描述，并让这套描述贯穿数据筛选、模型训练和视频生成三个环节，以增强视频生成的真实性。报道称，在 Physics-IQ Verified 榜单上，Cosmos3-Super 和 Cosmos3-Nano 分别以 48.2 分和 43.3 分按平均分位列第一、第二，其中 Super 较此前最高分提升 5.5 个百分点。上述分数、排名与提升幅度均来自该报道，目前尚无其他来源的独立核实。

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报道时间线

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10月9日

17:38
机器之心
英伟达联合 MIT、牛津提出 Physis-Lang，用物理语言增强视频生成真实性
英伟达联合 MIT 和牛津大学的研究团队提出 Physis-Lang，把物理原因、规律和结果写进语言描述，并贯穿数据筛选、模型训练和视频生成。在 Physics-IQ Verified 榜单上，Cosmos3-Super 和 Cosmos3-Nano 分别以 48.2 和 43.3 分按平均分位列第一、第二，Super 较此前最高分提升 5.5 个百分点。

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可比范围峰值: 910月9日 23:00
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