Видео под контролем: сохранение целостности в алгоритмах сжатия

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

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

Статья анализирует, как инструменты на основе ИИ меняют практики программирования и требуют пересмотра подходов к обучению компьютерных наук.
![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.](https://arxiv.org/html/2512.25074v1/x1.png)
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.

В статье представлен всесторонний обзор современных аппаратных решений для ускорения нейронных сетей, охватывающий ключевые проблемы и перспективные направления развития.
Новая статья исследует, как переосмысление принципов построения ИИ может привести к созданию более надежных и масштабируемых систем.
Масштабное исследование выявило ключевые тенденции в дефектах и качестве квантового программного обеспечения, подчеркивая важность автоматизированного тестирования.
![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.](https://arxiv.org/html/2512.22206v1/ICR_Gate.png)
Исследователи предлагают инновационный метод динамической маршрутизации, позволяющий оптимизировать вычисления в остаточных нейронных сетях без потери точности.

Новая методика позволяет комплексно оценить риски и возможности автономных систем искусственного интеллекта, обеспечивая их безопасное и контролируемое развитие.
![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.](https://arxiv.org/html/2512.22929v1/x3.png)
Новое теоретическое исследование значительно повышает точность предсказаний при аннигиляции электронов и позитронов в два фотона, что важно для измерения светимости и проверки фундаментальных теорий.

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