Лучшие статьи 2025 года — выбор инженеров Яндекса Мы уже обеими ногами в 2026-м, но неплохо и оглянуться назад. Тем более, что прошедший год подарил нам много отличных публикаций об ML. Каких именно? А об этом расскажут инженеры Яндекса. CoDiCodec: Unifying Continuous and Discrete Compressed Representations of Audio Очень интересный аудиокодек, для обучения которого используется всего один лосс. Он умеет восстанавливать двухканальное аудио в 44,1 кГц как из непрерывных эмбеддингов, так и из дискретных токенов. Кодек поддерживает авторегрессивное и параллельное декодирование. VideoGLUE: Video General Understanding Evaluation of Foundation Models Статья от DeepMind, которую представили на ICLR-2025. Авторы собрали большой бенчмарк для разносторонней оценки качества фундаментальных видеомоделей — VideoGLUE. Весь код доступен по ссылке. В статье предлагают эффективный и наглядный формат сравнения и показывают, что текущие фундаментальные видеомодели сильно проигрывают специализированным подходам. Это говорит о том, что сейчас анализ видео — довольно перспективное и недоработанное направление с точки зрения исследований. SAM Audio: Segment Anything in Audio Вся линейка SAM кажется очень изобретательной, но о сегментации звука я даже и подумать не мог. А исследователи не только подумали, но и сделали очень красиво. Так же там довольно интересно собирают данные. Об интересных статьях рассказали ❣ Николай Глазырин, Кирилл Никоров и Стас Лебедев ML Underhood