Видео под контролем: сохранение целостности в алгоритмах сжатия

В процессе дообучения авторегрессионных видеомоделей, предварительно обученная модель сжатия памяти обеспечивает основу для последующей тонкой настройки, позволяя эффективно оптимизировать процесс генерации видеопоследовательностей.

Новый подход к сжатию видео использует предварительное обучение для точного восстановления кадров и повышения стабильности при генерации видеопотока.

Хаос и Случайность: Когда Квантовые Системы Становятся Неразличимы

Эволюция изначально не запутанных состояний под воздействием хаотического гамильтониана демонстрирует, что после времени [latex]\tau_{L} \approx 20/\varepsilon_{*}[/latex], распределения подсистемных наблюдаемых, таких как энтропия запутанности, воспроизводят как среднее значение, так и статистические флуктуации, характерные для случайных состояний Хаара, указывая на установление термодинамического равновесия даже в сильно хаотических системах.

Новое исследование показывает, что даже неслучайные квантовые хаотические системы могут демонстрировать статистические свойства, неотличимые от полностью случайных состояний, открывая новые перспективы в понимании квантового хаоса.

Нейросети на пределе: аппаратное ускорение и вызовы современности

Ускорение нейронных сетей позволяет эффективно обрабатывать сложные вычисления, существенно повышая производительность и открывая новые возможности для задач искусственного интеллекта.

В статье представлен всесторонний обзор современных аппаратных решений для ускорения нейронных сетей, охватывающий ключевые проблемы и перспективные направления развития.

Семантическая маршрутизация: новый взгляд на эффективность нейросетей

В архитектуре маршрутизации CosineGate, логиты ворот определяются выходами CIR и контроллера, а затем смягчаются с помощью Gumbel-Softmax в процессе обучения и подвергаются пороговой обработке при выводе, при этом штраф за вычислительную сложность [latex]\lambda_{flops}[/latex] воздействует на функцию потерь через [latex]\overline{g}[/latex], косвенно влияя на работу ворот посредством обратного распространения ошибки.

Исследователи предлагают инновационный метод динамической маршрутизации, позволяющий оптимизировать вычисления в остаточных нейронных сетях без потери точности.

Диэлектроны в фотонах: Высокоточный расчет для будущих коллайдеров

Распределение дифференциального сдвига относительно [latex]\theta_{av}[/latex] в сценарии, подобном KLOE, демонстрирует последовательное уточнение с переходом от LO- (синяя кривая), к NLO- (оранжевая кривая) и, наконец, к NNLO- (зеленая кривая) аппроксимациям, при этом величина фотонных и нефотонных поправок NNLO, нормированных к NLO-распределению, указывает на вариативность их влияния в зависимости от коэффициента усиления.

Новое теоретическое исследование значительно повышает точность предсказаний при аннигиляции электронов и позитронов в два фотона, что важно для измерения светимости и проверки фундаментальных теорий.

Звук и Видео в Гармонии: Новая Модель для Понимания и Создания Мультимедийного Контента

Архитектура JavisGPT обеспечивает одновременное восприятие и генерацию видео и звука посредством токенизации входных данных и их передачи в модуль SyncFusion, после чего объединенное аудио-видео представление, наряду с текстовыми токенами и обучаемыми JavisQueries, поступает в LLM-бэкбон, а полученные JavisCond-встраивания выравнивают намерения LLM с семантическим условным пространством JAV-DiT для высококачественной и синхронизированной генерации звукового видео.

Исследователи представили JavisGPT, модель, способную одновременно анализировать и генерировать видео и звук, обеспечивая их синхронизацию и реалистичность.