私たちは10億ドル規模の研究所ではありません。私たちは、モデルを抽出し、インターネット規模で提供するのが大好きな居心地の良いSFオフィスにいる6人だけです。 ビデオ注釈で Claude 4 を 17 倍のコストで打ち負かしました。 @grassなければそれはできなかったでしょう。一緒に構築するのに素晴らしいチーム。 そして、私たちはまだ始まったばかりです。
Grass
Grass8月15日 02:00
ClipTagger-12bのご紹介です。 Grass の実際のビデオ データを使用して構築された新しいビデオ アノテーション モデルで、@inference_net によって分散コンピューティング ネットワーク上にトレーニングおよびデプロイされます。 わずかなコストで高精度のビデオラベリングを提供し、現在稼働しています。 続きを読む:
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