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このモデルをトレーニングして、フレームのキャプション、ラベル付け、ビデオ検索の単位経済性を反転させました。
1B フレームの処理には、以前は数百万ドル程度の費用がかかりましたが、現在では大企業ではないチームでも実行可能です。
これにより、以前はクリップの検索、分類、抽出が不可能だったペタバイト+スケールのビデオライブラリが解き放たれます。
このモデルは、@grass と提携して、すでにインターネット規模で展開されています。
このモデル撮影のユースケースがある場合は、dmを使用してください。私たちは非常に速く動きます。

8月15日 02:02
ClipTagger-12bのご紹介です。
@grassと共同でトレーニングされた最先端のビデオアノテーションモデル。
ClipTagger-12bは、Claude 4やGPT-4.1と同等の動画注釈機能を17倍の低コストで提供します。
詳細情報:

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