大家在看视频的时候，如果网络不好，很容易会遇到中途暂停缓存加载影片的情况。最近麻省理工大学(MIT）有了一个新研究，利用机器学习方式减少视频缓冲所消耗的时间。
MIT的电脑科学与人工智能实验室(CSAIL)最近开展了针对影片载入缓冲时间和影片画质之间的平衡研究，他们运用了人工智能的机器学习技术制作出了 Pensieve 系统，该系统会分析用户所在的网络环境（如网络信号不佳的隧道或者是人口密集的街道等），并实时调节下一段影片的载入质量来减少重新缓冲的时间，同时能保障较高的影片质量。
研究团队表示他们使用了整整长达一个月的时间通过影片内容测试这个系统，他们希望该系统能运用在未来高清 VR 内容之中。该团队将会在今年举行的 SIGCOMM 大会上发表相关论文，并将研究内容开源。随着现在的视频质量的不断提升，通过这样的动态调节功能能让人们具有更流畅的观影体验是非常有必要的，希望这个技术能尽快运用在不同的视频平台之中。
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