comma-lab

comma-lab est un espace de travail public de recherche et d’ingénierie pour le défi de compression vidéo de comma.ai. Le README le décrit comme un dépôt communautaire et d’archives historiques, et non comme une page de classement en temps réel, et il ne s’engage pas à publier sur arXiv ou en préimpression. Son principal paquet réutilisable est tac, une bibliothèque Python Task‑Aware Compression et moteur algorithmique. Le paquet comma_lab constitue la couche d’opérations de laboratoire pour la garde, la projection d’état et le reporting, et non un second moteur de compression. Le dépôt couvre l’ingestion public‑frontier, l’anatomie des octets d’archive, la garde exacte des replays, les brouillons de documentation et les outils OSS. Le README définit les limites terminologiques : TAC désigne la compression consciente de la tâche, un codec est un encodeur/décodeur ou format de transmission plus restreint, et l’alias historique de pact n’apparaît que dans les chemins internes et la documentation. Il dresse la liste du substrat hérité des PR du concours #130, #135 et #133 et indique que le rendu sémantique appris et les artefacts du transporteur de pose sont identiques octet à octet après décodage, avec un document de reçu SHA‑256 séparé pour ce qui est emprunté versus l’original. Les affirmations portant un score sont interprétées via des grades d’évidence : A++/A pour les lignes classées, A‑negative pour les résultats négatifs ciblés, empirique pour les preuves d’octet/fumée/perte, dérivation/prédiction pour les hypothèses de feuille de route, externe pour le contexte communautaire, et invalide pour les preuves ne contribuant pas au classement. Les flux de travail comprennent l’ingestion public‑frontier et la garde exacte des replays ; les compilateurs de paquets tac, les codeurs d’entropie, les pertes sensibles au score, les rendus, les quantiseurs, les cartes de sensibilité, les consommateurs de gradient maître et la dérivation procédurale d’octets ; la projection d’état comma_lab, les adaptateurs de pré‑vol stricts, l’hygiène d’ingestion publique et l’hygiène de publication ; l’évaluation d’authentification séparée CPU du concours et CUDA du concours ; ainsi que l’hygiène de publication, de papier et OSS pour tac. Le README consigne une découverte du 8 mai 2026 concernant la répartition de l’évaluation d’authentification CUDA vs CPU, indiquant que le scoreur en amont génère deux axes de score autoritatifs, que le classement public se base sur le score CPU, et que chaque archive déployable subit une double évaluation sur du matériel Linux x86_64 conforme au concours. La cartographie des paquets répertorie src/tac, src/comma_lab, tools/scripts/experiments, docs, .omx/research, reverse_engineering, submissions et un instantané upstream épinglé. Un paquet autonome connexe, adpena/tac, est décrit comme un extrait de production curaté avec une surface de bibliothèque compatible import. Les étapes de démarrage rapide installent avec uv, exécutent les commandes CLI tac et lancent un garde‑terminologique. Les profils d’entraînement historiques WILDE, SHIRAZ et GREEN sont conservés pour la reproductibilité, bien que des voies plus récentes puissent employer d’autres approches. Le dépôt préserve également le contexte historique tel que les bases de référence H.265 et CNN post‑filtre, le rendu warp asymétrique et le travail pose TTO, une correction d’obstruction de gradient, la relecture/déconstruction de PR publiques, et les voies post‑deadline. La méthodologie considère la compression comme un petit compilateur pour les archives du concours et maintient l’état de recherche dans des fichiers durables. Le papier dans docs/paper couvre l’architecture warp asymétrique, la découverte du bug d’obstruction de gradient, la conception de perte inspirée de Fridrich et la dérivation du warp zoom radial de rang 1. Les exigences listent Python 3.11+, PyTorch 2.0+, ffmpeg et recommandent un GPU CUDA avec support de développement MPS/CPU. La licence est MIT.