Видеомонтаж с памятью: Новый подход к редактированию видео
![В Memory-V2V, для обеспечения согласованности между итерациями, из внешнего кэша ранее отредактированных видео извлекаются лишь наиболее релевантные [latex]k[/latex]-видео, в то время как динамические токенизаторы, выделяя больше токенов для важных фрагментов, сохраняют детализацию при эффективном использовании бюджета токенов, а адаптивное объединение токенов снижает задержку и вычислительную сложность за счёт сжатия менее информативных кадров на основе их реакции на целевой запрос.](https://arxiv.org/html/2601.16296v1/x2.png)
Исследователи представили Memory-V2V — систему, расширяющую возможности моделей преобразования видео за счет использования визуальной памяти.
![В Memory-V2V, для обеспечения согласованности между итерациями, из внешнего кэша ранее отредактированных видео извлекаются лишь наиболее релевантные [latex]k[/latex]-видео, в то время как динамические токенизаторы, выделяя больше токенов для важных фрагментов, сохраняют детализацию при эффективном использовании бюджета токенов, а адаптивное объединение токенов снижает задержку и вычислительную сложность за счёт сжатия менее информативных кадров на основе их реакции на целевой запрос.](https://arxiv.org/html/2601.16296v1/x2.png)
Исследователи представили Memory-V2V — систему, расширяющую возможности моделей преобразования видео за счет использования визуальной памяти.
![Для генерации семантических токенов используются два подхода: токенизация речи с помощью [latex]\mathcal{S}^{3}[/latex] и преобразование текста в токены посредством LLM, при этом компоненты, применяемые исключительно на этапе обучения, обозначены пунктиром.](https://arxiv.org/html/2601.16023v1/x1.png)
Новая система прямого преобразования речи в речь позволяет переводить языки, точно воссоздавая индивидуальные особенности голоса говорящего.

Исследователи разработали метод, позволяющий более эффективно извлекать информацию из табличных данных, используя возможности семантического анализа и кластеризации.

Новое исследование показывает, что эффективность современных моделей компьютерного зрения напрямую зависит от соответствия задач, на которых они обучались, и тех, которые им предстоит решать.

Исследователи предлагают инновационный подход к анализу звука на граничных устройствах, сочетающий локальную обработку и облачные вычисления для повышения точности и конфиденциальности.

Новый подход позволяет систематизировать и визуализировать слабые места современных нейросетей, открывая возможности для более эффективной отладки и улучшения качества генерации.

Исследователи представили NL4ST — инструмент, позволяющий задавать вопросы о данных, связанных с местоположением и временем, на естественном языке.

Новая система кэширования ToolCaching значительно ускоряет работу языковых моделей, использующих внешние инструменты, за счет адаптивной стратегии и учета семантических особенностей.

Новый подход к прогнозированию биомассы сельскохозяйственных культур позволяет повысить точность и эффективность оценки влияния засухи.
![Процесс анализа устных высказываний осуществляется посредством двухэтапной системы кодирования - открытого и осевого - где на первом этапе [latex]20[/latex] тысяч транскрипций обрабатываются ансамблем языковых моделей, настроенных с использованием LoRA и модерируемых, а затем, посредством прямого запроса к языковой модели или кластеризации векторных представлений с последующей маркировкой, группируются в категории, при этом оценка качества осуществляется как посредством сопоставления с экспертными оценками, так и метриками внутренней интерпретируемости, такими как охват, краткость, связность, новизна и расхождение.](https://arxiv.org/html/2601.15338v1/x1.png)
Новый подход позволяет автоматически выявлять ключевые темы и смыслы в больших объемах текста, открывая возможности для глубокого анализа политического дискурса.