**重思 AI 训练视频存储：打破帧间依赖以实现高效随机访问**

_Rethinking Video Storage for AI Training: Breaking Cross-Frame Dependencies for Efficient Random Access_

> 针对大规模 AI 训练中视频数据的随机采样需求，本文提出了一种新的视频存储与解码方案。该方案通过协同设计解码调度与视频参考结构，解决了传统压缩格式在随机访问时的效率瓶颈。新方法结合“感知依赖的稀疏解码”与“离线解耦随机访问（DDRA）”编码技术，在保持视频质量的同时，将每个目标帧的重建范围限制在三个帧以内，显著降低了存储负载并大幅提升了加载吞吐量。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-products
- **发布时间**：2026-10-27 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.33079)