17、视频会议测量衍生功能模型解析

最新推荐文章于 2025-09-29 19:50:02 发布
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分类专栏： 探秘PAM 2023：网络测量与安全前沿 文章标签： 视频会议 拥塞控制 QP量化参数
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/raspberrypi5/article/details/149737622

视频会议测量衍生功能模型解析

在当今数字化时代，视频会议已成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。为了深入了解视频会议应用（VCA）的性能和行为，我们进行了一系列的测量和研究。

1. 研究背景与目标

本次研究旨在开发一种对VCA拥塞控制的理解，以解释其竞争行为。我们考虑了带宽限制、数据包丢失和延迟等时变因素对发送速率和视频指标的影响，其中包括Zoom编码器使用的量化参数（QP），这一参数此前尚未有相关研究。我们期望通过本次研究，呈现VCA的通用功能结构，解释先前工作中观察到但未详细阐述的行为，从而为VCA和最终用户的体验质量（QoE）研究提供帮助。

2. 测量设计

为了实现上述目标，我们进行了精心的测量设计，包括确定测试条件和搭建实验测试平台。
- 测试条件 ：VCA测量的可能空间是多维的，我们考虑了以下几个维度：
| 维度 | 选定值 |
| ---- | ---- |
| VCA | Zoom、BlueJeans、WebRTC/Jitsi |
| 视频类型 | 低运动“头部说话”视频 |
| 网络条件 | 带宽、延迟和丢包的不利条件 |
| 收集的数据 | 数据包跟踪、应用内视频指标 |
| 客户端数量 | 大多数测量为2个，部分为4 - 6个 |
| 背景流量 | 在测量设备上最小化 |
| 设备类型 | 笔记本电脑、手机、平板电脑 | 

我们选择了Zoom、BlueJeans、Jitsi和一个自定义的基本WebRTC程序进行测量。发送“头部说话”视频，模拟用户网络摄像头的典型视频
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​最近几年受益于巨大的参数规模和海量的训练语料，基于Transformer的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和LLaMA系列，在特定领域知识的生成和复杂推理任务中都表现出色的性能。此外，LLMs的能力随着参数规模的扩大而继续增强，给人们在通往AGI的道路上以无限遐想。然而，巨大的参数规模导致了模型需要巨大的存储和计算需求，这大大限制了LLMs的广泛应用和发展。量化技术通过将32位参数映射到更小的位数，有效地缓解了这些限制，该技术可以显著减少存储需求，并在推理过程中提升了计算速度和能源效率。
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作为迈向下一代架构的过渡，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek 稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention，DSA）—— 一种旨在探索和验证在长上下文场景下训练和推理效率优化的稀疏注意力机制。作为迈向新一代架构的中间步骤，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。最后，有一波小节奏。
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在所有其他时间步，奖励为 0。通过让大模型在这两个角色之间不断交替，它既能学会写出逻辑更严谨、更难被伪造的解决方案，同时，那个小规模的「验证者」模型在反复的「欺骗」与「验证」中，其识别错误、标记漏洞的能力也变得越来越敏锐。据 Noam Brown 介绍，除了让模型能长时间思考并处理难以验证的任务外，项目还涉及「扩展并行计算」（scaling up parallel compute），而这其中就包含了多智能体的部分，不过他表示无法透露过多具体的技术细节，但这确实是他们用来扩展模型在测试时计算能力的一种方式。
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【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
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