Обновить

После десяти месяцев разработки доступен мультимедиа-пакет FFmpeg 6.1, включающий набор приложений и коллекцию библиотек для операций над различными мультимедиа форматами (запись, преобразование и декодирование звуковых и видеоформатов). Пакет распространяется под лицензиями LGPL и GPL, разработка FFmpeg ведётся смежно с проектом MPlayer.

Из изменений, добавленных в FFmpeg 6.1, можно выделить:

  • реализована возможность задействования API Vulkan для аппаратного декодирования видео в форматах H264, HEVC и AV1;

  • добавлен кодировщик формата видео AV1, реализованный на основе VAAPI;

  • добавлена поддержка использования кодеков HEVC, VP9 и AV1 в потоках на базе протокола rtmp и в файлах в формате flv;

  • добавлен парсер, кодировщик и декодировщик медиаконтейнеров в формате EVC (Essential Video Coding), развиваемом рабочей группой MPEG в качестве стандарта MPEG-5;

  • расширена поддержка VAAPI на системах Windows с библиотекой libva-win32;

  • реализована возможность использования параметров P_SKIP для ускорения кодирования видео при помощи библиотеки libx264;

  • добавлен кодировщик для видео в формате Microsoft RLE;

  • добавлены новые декодировщики Playdate, RivaTuner, vMix и OSQ;

  • на базе библиотеки libaribcaption реализован декодировщик субтитров ARIB STD-B24;

  • добавлены распаковщики медиаконтейнеров (demuxer): Raw VVC (Versatile Video Coding, новый стандарт H.266/MPEG-I Part 3), Playdate, Raw AC-4, OSQ, CRI USM;

  • добавлены упаковщики медиаконтейнеров (muxer): Raw AC-4 и Raw VVC.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации