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Xz Compression Format
Xz Compression Format
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Cadence 使用基础模型进行误差有界时间序列压缩
研究人员开发了 Cadence，一种新颖的、用于时间序列数据的误差有界有损压缩系统。Cadence 集成了 Google 的 TimesFM-3 基础模型和一个自适应算术编码器，以确保样本级精度保证。该系统在能源需求和交通客流数据上，相比经典预测器显示出显著的改进，并且在现有方法上取得了相当大的优势。
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USAP工具强制执行AI安全判决的可验证证据
一款名为USAP的新开源工具已被开发出来，以解决AI安全分析中正确和错误判决无法区分的缺陷。USAP强制执行“证据门”模式，要求每个判决都有可验证的来源支持，如CVE、外部信息源或操作员工件。这种方法可以实现抽象连接器，防止叙述不可计算的数字，并确保系统无法自我评分，从而促进更可靠的AI安全评估。
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StateSMix 压缩器使用 Mamba SSM 和 N-gram 进行在线无损压缩
研究人员开发了 StateSMix，这是一种新颖的无损压缩算法，它利用 Mamba 风格的状态空间模型 (SSM) 结合稀疏 N-gram 上下文混合。该系统对正在压缩的数据进行逐个 token 的训练，无需预训练权重或 GPU。StateSMix 在 enwik8 基准测试上实现了具有竞争力的压缩率，比 xz (LZMA2) 高出 8.7%。该实现完全用 C 语言编写，可在标准硬件上处理大约每秒 2,000 个 token。