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从一块黄油如何融化，到 Physics-IQ Verified 的榜一，视频里的物理细节值得被重新描述一遍。

给视频模型一句「黄油受热融化」，它该生成什么？

一块逐渐变小的黄油、一圈向外扩散的液体，还是一团突然瘫软的黄色物体？这句话点出了事件，却省略了中间的过程。热量如何改变状态，重力如何影响形状，固体缩小与液体铺展怎样同时发生，都需要模型自己补全。

英伟达联合 MIT 和牛津大学的研究团队提出的 Physis-Lang，就从这些经常被省略的细节入手：把物理原因、规律和结果写进语言描述，再让这套描述贯穿数据筛选、模型训练和视频生成。

视频 1｜Physis-Lang 完整演示：物理语言表征、描述准则自进化、数据检索及视频生成结果。

图 1｜Physis-Lang 论文标题、作者及研究机构。

在权威榜单 Physics-IQ Verified 上，Physis-Lang 的 Cosmos3-Super 和 Cosmos3-Nano 版本分别以 48.2 和 43.3 的得分，按平均分位列第一、第二。

图 2｜Physics-IQ Verified 榜单对比。Physis-Lang 的 Super 与 Nano 版本按平均分位列第一、第二，Super 较此前最高分提升 5.5 个百分点。

• 榜单地址：https://physics-iq-verified.anates.ai/ 

其中，Super 比图中此前最高的 42.7 分高出 5.5 个百分点；16B 大小的 Cosmos3-Nano 加入 Physis-Lang 以后，均分也超过了原始 64B 大小的 Super 模型。一个值得追问的问题是：语言描述究竟改了什么，能把提升传递到生成的视频里？

在训练和推理的 caption 中，细致地注入物理过程

普通视频 caption 往往擅长交代场景：画面里有什么，谁做了什么动作。Physis-Lang 进一步要求描述物体之间的作用，以及这种作用如何推动后续变化。

Physis-Lang 在基础描述之外加入物理推理信息。训练时，它为真实视频重新生成更细致的文本监督；推理时，它扩展用户的简短输入，并补充与当前场景相关的负向描述，约束不合理的物理行为。

还是黄油的例子。更完整的描述可以是：持续加热使黄油逐渐融化，固体部分在重力作用下塌落，体积不断缩小，融化后的液体在周围形成逐渐扩大的浅层液池。

这段话给出了连续的状态变化。生成模型需要表现的，不再只有「黄油」和「融化」两个概念，还有升温对物态的影响，固体与液体之间随时间变化的关系。

但描述更长，也可能意味着编造更多。模型如果把看不见的原因写得头头是道，反而会引入错误监督。因此，这项工作的关键，是让物理描述能够被检查，并据此持续改进。

评价 caption 物理细致程度的 PhysCapBench

& 自进化的 caption prompt

视频 2｜描述准则的自进化流程：固定标注模型，根据物理评估反馈迭代共享的 caption prompt，并通过 PhysCapBench 验证。

研究团队为此构建了 PhysCapBench：一个评判视频描述中物理细节是否充分、是否正确的 benchmark。它包含 246 段物理视频，以及 3,794 条经过人工核验的原子断言，平均每段视频约 15.4 条。

所谓原子断言，可以理解为能够单独判断真假的物理陈述。例如，杯子撞上硬物后破裂，评估时会先将碰撞、受力和破裂的整个过程分解为逐条简短的物理陈述，再逐一评判，而不是笼统地给整段文字打一个印象分。

评分分为两个方向：Precision 检查描述说出的内容有没有依据；Recall 检查人工标注的物理信息有没有被覆盖。两者合成 F1，让「写得对」和「写得全」都有了可比较的尺度。

有了这把尺子，自进化才有明确的反馈。系统先在固定的 20 段开发视频上生成描述，由物理评估器指出遗漏和错误，再交给进化智能体修改共用的描述准则。更新后的准则还要在 PhysCapBench 上验证，最后选出表现最好的版本。

这个过程中，标注模型的权重保持不变。每轮修改的是所有视频共用的 caption prompt，而不是逐条给某个视频的答案「打补丁」。

图 3｜描述准则自进化带来的收益。左：PhysCapBench F1 从 78.64 提升至 87.82；右：固定生成模型，仅更新推理描述，PhyGenBench 得分从 64.17 提升至 67.29。

从第 1 轮到第 9 轮，PhysCapBench F1 从 78.64 升至 87.82。改进并非一路向上：第 2 轮一度降至 76.28，论文将其归因于过于谨慎的描述。这也说明，少说虽然可能少犯错，却会丢掉必要的物理信息。

此外，固定预训练 Cosmos3-Nano，仅改变推理时的描述，PhyGenBench 得分就从 64.17 提高到 67.29。caption 端的改进，确实能够传到生成端。仅通过语言的自进化，不仅提升了多模态模型的物理理解能力，也进一步提升了视频模型的物理生成能力。

语言这一表征还能更好地用于数据筛选

图 4｜语言引导的数据检索流程及效果：将模型的物理能力短板转为检索标签，补充相关真实视频并重新标注，用于增强训练数据。

语言的作用还延伸到了数据筛选。假如模型总是在物理形变、碰撞或断裂上出错，继续随机增加视频，未必能补上这些短板。

Physis-Lang 将模型暴露出的不足转成物理领域标签，再据此检索真实视频。检索更关注视频包含什么物理过程：即使画面主体、颜色和背景不同，只要涉及需要补充的物理机制，也可能是有价值的训练样本。

最终的数据集包含 183K 段真实视频。其中，71K 段来自 WISA-80K 数据集，另外 112K 段通过这套检索流程补充。它们再由优化后的描述准则进行重新标注，用于模型训练。

图 5｜检索数据带来的分物理类别收益。横轴为 VideoPhy-2 联合得分的提升幅度（百分点），括号内为各类别样本数。

细分到物理类别，在 VideoPhy-2 上，化学过程和热过程都提升了 8.00 个百分点，断裂力学提升 7.45 个百分点，布料形变提升 7.19 个百分点。这些结果更直接地展示了数据补充对应的能力变化。

这样一来，语言就把几个环节接了起来：先描述物理过程，再用描述发现问题、寻找数据，最后把补充的数据和改进的描述一起用于训练。

四项物理评测开源 SOTA，三项超越 Veo 3.1

Physis-Lang 的优势，直接体现在与领先视频生成模型的对比中。基于 Cosmos3-Nano 的版本，在论文评测的四项物理 benchmark 上，均取得参评开源模型及方法中的最佳表现；其中三项总分超过 Veo 3.1。

这组实验同时覆盖图生视频和文生视频。对手既包括 Veo 3.1、HunyuanVideo-1.5、Wan2.2 等通用生成模型，也包括专门改善物理表现的方法。四张完整结果表如下。

看看生成的视频里发生了什么

从碰撞的传递，到纸张撕裂、受压形变，下面几段生成样例展示了不同的物理过程。

视频 3｜接触与碰撞：基于 Cosmos3-Nano 生成的木块依次倾倒样例，展示接触作用下的运动传递。

视频 4｜受力撕裂：基于 Cosmos3-Super 生成的纸张样例，展示向两侧拉动时的形变与裂口扩展。

视频 5｜负载下的形变：基于 Wan2.1-14B 生成的壶铃与枕垫样例，展示重物接触后柔软材料的凹陷与形变。

结语

Physis-Lang 把一个容易被忽略的问题摆到了台前：我们交给视频模型的语言，是否充分描述了它需要学习的物理过程？黄油融化、纸张撕裂、枕垫受压，这些看似简单的事件，都包含具体的物理作用关系和状态变化。将它们描述清楚，才能为训练和生成提供更充分的物理信息。

从主实验中的四项开源 SOTA，到最新 Physics-IQ Verified 榜单对比中 Super 达到 48.2 分、Nano 达到 43.3 分，这项工作给出了可以量化的答案。通过描述准则自进化、针对能力短板的数据检索，以及贯穿训练与推理的物理语言，Physis-Lang 让这些细节转化成了生成表现上的提升。

让世界模型更好地理解物理，可以从重新优化语言这一重要表征开始。

© THE END 

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