تصفح مقاطع الفيديو.

نُقدّم نموذجًا جديدًا للبث المباشر عبر الإنترنت بدلاً من التدريب. قد تكون ميزة "لحظات الخدع" مُغلقة لعرض مقاطع الفيديو بسبب أجهزة المطورين. إذا لم تجد أي "لحظات خدع"، فقد لا تكون متاحة لمقاطع الفيديو. يمكنك العثور على نتائج بحث عن مقاطع الفيديو لاستفسارات مُحددة على الإنترنت. تعرّف على المزيد حول العملية والمعلومات المُتاحة. إذا كنت متخصصًا وترغب في نشر تحليلات يوتيوب لأغراض البحث الأكاديمي، يمكنك التقديم لبرنامج المتخصصين في يوتيوب.

التنقل بين بيانات المستودع

إنها أفكار هدايا فعّالة. أفلام ذات نطاق واسع. شيء ما وفقًا للعمق. شيء واحد V2، ويُستخدم هذا بشكل عشوائي كافٍ في الأفلام بدلاً من تقليل الجودة أو البنية أو ميزة التعميم. بالنسبة للأفراد الذين يعملون أيضًا ككاتب فيديو، يمكنك رسم أوقات الخدع في مقاطع الفيديو الخاصة بك والتي تحتوي على أنظمة تصميم أو بسبب تعريفات الأفلام. لمساعدتك في رؤية معلومات محددة، يتم تمييز مقاطع فيديو معينة بأوقات رئيسية. أخيرًا، قم بإجراء تقييم للمعايير باستخدام النصوص التالية

قم بتنزيل فيلم من إنتاج

يرجى وضع مجموعة البيانات المثبتة في المسار src/r1-v/Video-R1 live payment methods -data/. يُبرز هذا الأداء أهمية تصميمات المعرفة، مما يُتيح لك إنشاء المزيد من الهياكل. على سبيل المثال، حققت مجموعة بيانات Video-R1-7B دقةً عاليةً بلغت 35.8% في معيار VSI-table لتحديد الموقع المكاني للفيديو، متجاوزةً بذلك نموذج GPT-40 التجاري. ونتيجةً للاختلاف الحتمي بين المعرفة والتقييم، نلاحظ انخفاضًا في معدل الأداء بين نموذج البث المباشر والنموذج غير المتصل بالإنترنت (على سبيل المثال، انخفض أحدث إصدار من ScanNet من 0.926 إلى 0.836).

هذا بالإضافة إلى المقطع البسيط المستخدم لمعايير أداء التشغيل. يمكن لبرنامج Gemini حذف مقاطع الفيديو عند اكتشاف أي مخالفة محتملة لشروط خدمة جوجل، مثل قواعد منع التشغيل. لا تقم بإنشاء أو مشاركة مقاطع فيديو بهدف الخداع أو المضايقة أو إلحاق الضرر بأي شخص آخر. توخَّ الحذر قبل الوثوق بمقاطع الفيديو التي يُنشئها برنامج Gemini أو تحميلها أو تشغيلها.

تشخيص مشاكل تشغيل الأفلام

يتوافق برنامجنا الخاص مع الإصدار التالي، يُرجى تنزيله من هنا. نعتقد أن السبب في ذلك هو أن النموذج الجديد يتخلى أولاً عن تصميم السبب السابق، الذي ربما كان دون المستوى الأمثل. فهو يُبرز أهمية مهارات السبب المباشر في معالجة مقاطع الفيديو، ويؤكد فعالية التعلم الآلي في معالجة الفيديو. يتفوق Video-R1 بشكل ملحوظ على الإصدارات السابقة في معظم الجوانب.

يمكنك إنشاء مقاطع فيديو قصيرة في دقائق باستخدام تطبيقات Gemini التي تتضمن Veo step 3.1، أحدث مولدات الفيديو بتقنية الذكاء الاصطناعي لدينا. يُحسّن ضبط النموذج الجديد فيما يتعلق بوضع البث الأداء بشكل ملحوظ. وبالمقارنة مع معظم الطرق الأخرى القائمة على الانتشار، توفر هذه الطرق سرعة استدلال أقصر، وتفاصيل أقل، ودقة أعلى في عمق التوحيد.

العمل باستخدام الاستدلال للفيديوهات

بعد ذلك، قد يبدو أن نوع المحولات المُقدمة Qwen2.5-VL غير مُحدّث بما يكفي لمجموعة Transformers، مما قد يؤدي إلى مشاكل أو تناقضات متعلقة بالإصدار. ملف Video-R1-260k.json الجديد مُخصّص لتعليم RL، بينما ملف Video-R1-COT-165k.json مُخصّص لبدء SFT البارد. ثم يتقارب ببطء للحصول على قواعد سببية أفضل وأكثر استقرارًا. ومن المثير للاهتمام أن منحنى حجم التأثير الأحدث ينخفض ​​أولًا في مستوى RL، ثم يرتفع ببطء. تُظهر مكافأة الدقة اتجاهًا تصاعديًا نموذجيًا، مما يُشير إلى أن النموذج يتقدم باستمرار ليُقدّم استجابات صحيحة في مستوى RL.

• يؤدي ضبط التصميم الجديد كليًا من وضع البث المباشر عبر الإنترنت غالبًا إلى زيادة الأداء بشكل كبير.
• إذا كنت تواجه مشاكل في مشاهدة مقاطع الفيديو الخاصة بهم على يوتيوب، فجرب إجراءات استكشاف الأخطاء وإصلاحها التالية لحل مشكلتهم.
• على سبيل المثال، يحقق Video-R1-7B موثوقية رائعة بنسبة 35.8٪ لعداد VSI القياسي للسبب المكاني للأفلام، متجاوزًا بذلك النموذج التجاري الحصري GPT-4o.
• ولأغراض الكفاءة، قمنا بتقليل عدد إطارات الفيديو إلى 16 إطارًا لكل درجة.
• إذا كنت ترغب في إدارة تعليقات سرير الأطفال في دراستك الخاصة، فيُرجى الرجوع إلى الملف src/generate_cot_vllm.py

مع اكتسابك المزيد من الخبرة في التحرير، قد ينتهي بك الأمر بشراء برنامج تحرير متطور. إن البدء بالتفكير في التحرير هو في الواقع المرحلة الأولى من عملية التحرير. إليك بعض نصائح كيا حول الخطوات الاثنتي عشرة الأولى في التحرير لتحويل الفكرة إلى حقيقة. هذا يعني أن لقطتك الأولى قد اكتملت – ولكن كيف تحوّل لقطات الفيديو الخاصة بهم إلى فيديو رائع؟ يمكنك استخدام مقطع آخر لتجربة ما إذا كانت إعداداتك تعمل بشكل صحيح.

يمكنك استخدام البرنامج النصي التالي للسماح لسرعة vLLM بتدريب التعلم المعزز. نظرًا لقيود التمويل الحاسوبي الحالية، أقوم بتدريب النموذج الجديد لـ 1200 نصيحة فقط في التعلم المعزز. إذا كنت ترغب في تخطي إجراء SFT، فأنا أقدم أيضًا أنماط SFT الخاصة بنا من Qwen2.5-VL-SFT.