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麻省理工实验室Pensieve人工智能工具让网络视频不再缓慢
发布时间:2021-09-13
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本文摘要:麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一个研究人员团队研发了一种取名为Pensieve的人工智能,可以使较慢或模糊不清的网络视频沦为过去。流媒体视频内容近年来仍然在跨越式发展,但意外的是它的比特率拒绝也呈现跨越式的跃居。为了解决这个挑战,像YouTube或Netflix这样的视频平台用于了将视频分为更容易处置的块的算法。如果他们的系统检测到您的互联网速度减缓,下一个视频片段将以较低的分辨率播出,用这种方式希望平上播出工程进度。

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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一个研究人员团队研发了一种取名为Pensieve的人工智能,可以使较慢或模糊不清的网络视频沦为过去。流媒体视频内容近年来仍然在跨越式发展,但意外的是它的比特率拒绝也呈现跨越式的跃居。为了解决这个挑战,像YouTube或Netflix这样的视频平台用于了将视频分为更容易处置的块的算法。如果他们的系统检测到您的互联网速度减缓,下一个视频片段将以较低的分辨率播出,用这种方式希望平上播出工程进度。

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该系统背后的思路是保证流畅的视频播出,但有时即使是质量上升,视频依然不会停止几秒钟,因为它企图缓冲器下一个块。这是因为算法并不总是精确地预测下一个块应当用于什么分辨率。这正是Pensieve的用武之地。麻省理工学院的研究人员用于一种奖励和惩罚系统来研发它,训练它来辨识有效地的缓冲器技术。

例如,只要顺利播出原始的视频而不用新的内存,Pensieve就可以获得奖励,如果视频质量高于某个阈值,它则可能会受到惩罚。博士生HongziMao是这篇叙述了Pensieve流程和功能论文的主要作者,他回应,“通过查阅过去实际的展现出,它自学到有所不同的策略如何影响性能,它可以以更为强硬态度的方式改良其决策策略。”根据研究小组的论文,Pensieve可以将视频流量比其他系统多增加10%至30%,用户将其“体验质量”评价为提升了10%至20%。

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Mao回应,Pensieve具备充足的灵活性以适应环境有所不同的拒绝。例如,可以对其展开培训,可以以壮烈牺牲分辨率为代价确保视频倒数播出,或者也可以展开忽略的训练,让质量的优先级低于流畅。研究团队的下一个项目将是测试Pensieve在流媒体虚拟现实内容中的有效性,它必须低得多的比特率,并且对低质量的容忍度要较低得多。

麻省理工学院的教授MohammadAlizadeh(MohammadAlizadeh)是Pensieve上这篇论文的一位年出版者,他回应:“你必须的4K质量的VR可以精彩地超过每秒数百兆比特的速度,2020-03-30 的网络根本无法反对”。他回应,“我们很高兴看见像Pensieve这样的系统需要为VR等技术所做到的一切。

这还只是第一步。


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