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Inference
Inferenzforschung und -entwicklung
Es gibt etwas wirklich Besonderes an dem Schema, das @grass für ClipTagger-12B entwickelt hat.
Sobald Sie beginnen, massive Videodatenmengen zu durchsuchen, wird die Verwendung von Metadatenfiltern für Objekte, Produktionsqualität, Logos oder Aktionen absolut unverzichtbar.
Das Modell, das wir trainiert haben, ist großartig, aber das war eine echte Innovation, mit der sie zu uns gekommen sind.

15,34K
Wir haben dieses Modell trainiert, um die Wirtschaftlichkeit der Rahmenbeschriftung, Kennzeichnung und Videosuche umzukehren.
Die Verarbeitung von 1 Milliarde Frames kostete früher Millionen, ist jetzt jedoch für Teams, die nicht die größten Unternehmen sind, rentabel.
Wir sehen, dass dies petabyte-große Video-Bibliotheken erschließt, die zuvor unmöglich zu durchsuchen, zu kategorisieren oder Clips daraus zu extrahieren waren.
Wir haben dieses Modell bereits in Partnerschaft mit @grass in Internetgröße implementiert.
Wenn Sie einen Anwendungsfall für dieses Modell haben, senden Sie uns eine DM. Wir handeln extrem schnell.

Inference15. Aug., 02:02
Einführung von ClipTagger-12b.
Ein hochmodernes Videoannotationsmodell, das in Zusammenarbeit mit @grass trainiert wurde.
ClipTagger-12b bietet Videoannotationsfähigkeiten, die mit Claude 4 und GPT-4.1 vergleichbar sind, jedoch zu 17x niedrigeren Kosten.
Erfahren Sie mehr:

6,57K
Update:
Wir sind gerade von 6 auf 7 Personen gewachsen und stellen weitere ein!
Positionen, für die wir einstellen (10k Empfehlungsbonus):
1. Vollzeit-Videograf, denn unser Leben ist ein echtes Film und jemand muss dokumentieren, wie schnell wir liefern.
2. Modellleistungsingenieur, damit unsere Modellleistung leistungsfähiger ist.
3. Chief of Staff. 7 Mitarbeiter fühlen sich viel an.
4. Gründer SDR, der 'wirklich hungrig' sein muss oder was auch immer das bedeutet.
Tagge jemanden, der in einer dieser Rollen sensationell wäre, um die Chance auf 10k zu gewinnen!

Inference16. Aug., 02:47
Wir sind kein Milliarden-Dollar-Labor. Wir sind nur 6 Leute in einem gemütlichen Büro in San Francisco, die es lieben, Modelle zu destillieren und sie im Internetmaßstab bereitzustellen.
Wir haben gerade Claude 4 bei der Videoannotation mit 17-mal geringeren Kosten geschlagen.
Das hätten wir nicht ohne @grass geschafft. Ein unglaubliches Team, mit dem man aufbauen kann.
Und wir fangen gerade erst an.
10,18K
Wir sind kein Milliarden-Dollar-Labor. Wir sind nur 6 Leute in einem gemütlichen Büro in San Francisco, die es lieben, Modelle zu destillieren und sie im Internetmaßstab bereitzustellen.
Wir haben gerade Claude 4 bei der Videoannotation mit 17-mal geringeren Kosten geschlagen.
Das hätten wir nicht ohne @grass geschafft. Ein unglaubliches Team, mit dem man aufbauen kann.
Und wir fangen gerade erst an.

Grass15. Aug., 02:00
Lernen Sie ClipTagger-12b kennen.
Ein neues Videoannotationsmodell, das mit den realen Videodaten von Grass erstellt, trainiert und von @inference_net auf ihrem verteilten Rechenetzwerk bereitgestellt wurde.
Es bietet eine hohe Genauigkeit bei der Videoetikettierung zu einem Bruchteil der Kosten und ist heute live.
Erfahren Sie mehr:

39,63K
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