Decoder Replay: Can you tell if a leader has lost his marbles?
当一位世界领导人下令攻击另一个国家时，这太疯狂了吗？也许我们应该仔细研究相应决策背后的想法。
Decoder: A 250-year experiment in democracy
美国诞生于 1776 年 7 月 4 日。现在已进入三世纪的一半，一些人开始怀疑它已经老化了多少。
Decoder Replay: How do conspiracy theories start and spread?
世界如此混乱，很难知道该相信什么。这就是人们抓住阴谋论的时候。不要成为错误信息的传播者。
Decoder: Passion for cricket pulls together warring parties
在南亚，长达数十年的仇恨导致各国及其人民的分裂。板球运动在不同的平面上进行，这是所有人都同意的。
Decoder: Spain as the leader of an anti-imperialist movement
西班牙政府一直直言不讳地批评美国对伊朗的战争。但它还没有考虑到自己的帝国主义过去和现在。
Velox: Learning Representations of 4D Geometry and Appearance
我们引入了一个用于学习 4D 对象的潜在表示的框架，该表示是描述性的，忠实地捕获对象的几何形状和外观；压缩，有助于提高下游效率；并且易于访问，需要最少的输入（即非结构化动态点云）来构建。具体来说，Velox 训练编码器将时空颜色点云压缩为一组动态形状标记。这些标记使用两个互补的解码器进行监督：一个 4D 表面解码器，它对捕获几何形状的时变表面分布进行建模；和高斯解码器......
Large-Scale High-Quality 3D Gaussian Head Reconstruction from Multi-View Captures
我们提出了 HeadsUp，这是一种可扩展的前馈方法，用于从大规模多相机设置重建高质量 3D 高斯头部。我们的方法采用高效的编码器-解码器架构，将输入视图压缩为紧凑的潜在表示。然后，该潜在表示被解码为一组锚定到中性头部模板的 UV 参数化 3D 高斯函数。这种 UV 表示将 3D 高斯的数量与输入图像的数量和分辨率解耦，从而能够使用许多高分辨率输入视图进行训练。我们在......上训练和评估我们的模型
What Matters in Practical Learned Image Compression
学习编解码器相对于硬编码的传统编解码器的主要区别之一是它们能够直接优化以吸引人类视觉系统。尽管有这种潜力，但一种可感知且实用的图像编解码器尚未被提出。在这项工作中，我们的目标是缩小这一差距。我们对控制实际学习图像编解码器设计的关键建模选择进行了全面的研究，并针对感知质量和运行时间进行了联合优化 - 包括在消融中的几种新技术。然后我们执行性能感知神经......
Timer-XL: A Long-Context Foundation Model for Time-Series Forecasting
探索仅解码器 Transformer 基础模型的内部工作原理后置 Timer-XL：用于时间序列预测的长上下文基础模型首先出现在 Towards Data Science 上。
#496 – FFmpeg: The Incredible Technology Behind Video on the Internet
Jean-Baptiste Kempf 是 VLC 的首席开发人员和 VideoLAN 的总裁。 Kieran Kunhya 是一位长期的 FFmpeg 贡献者、编解码器工程师，也是 X 上现在臭名昭著的 FFmpeg 帐户背后的人。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep496-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex 等。成绩单：https://lexfridman.com/ffmpeg-transcriptCONTACT LEX：反馈 – 向 Lex 提供反馈：https://lexfridman
