當影片模型能生成融化中的牛油，卻未必理解升溫、重力與形變之間的關係，Physis-Lang 便嘗試補上這個落差。這個由 NVIDIA、MIT 與 University of Oxford 研究團隊提出的 Video World Model 研究項目，把物理因果、相互作用、支配原理與結果寫進共享語言表示，協助模型生成更合理的世界演化過程。
Physis-Lang 不只描述畫面發生了甚麼，還要求字幕交代事情為何發生。例如牛油融化的描述會進一步指出升高的溫度提供熱力，熱力促成融化，而重力令牛油向下塌成淺層液體。物理概念會經由 Physics-aware critic 找出遺漏或缺乏視覺證據的說法，再由 agent 修訂共同的 captioning guidelines，captioner 本身則維持不變。
整套方法連接資料整理、模型訓練與推理：模型失敗會轉化成物理領域查詢，再透過 language-guided retrieval 找出能補足缺口、而且視覺內容多樣的影片；演化後的語言會重新製作訓練字幕，並擴展 inference prompts，同時加入針對場景的 negative descriptions，減少不合理動態。
- PhysCapBench 收錄 246 段經審核的物理影片及 3,794 個人工驗證 assertions
- 評估字幕對物理細節的 precision、recall 與 F1
- Physis-Lang · Cosmos3-Super 在 Physics-IQ 公開排行榜列第一，平均分數為 48.2 ± 1.4
- Physis-Lang · Cosmos3-Nano 列第二，平均分數為 43.3 ± 1.5
這項研究適合關注 Video World Models、物理推理和影片生成可靠性的讀者。排行榜結果顯示，加入可演化的物理語言後，Cosmos3 系列模型在相關評測中取得進展，但分數只反映指定基準，並不代表所有影片場景都能避免物理錯誤。