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我们不是一个十亿美元的实验室。我们只是六个人在旧金山的一间舒适办公室里,热爱提炼模型并以互联网规模提供服务。
我们刚刚以17倍更低的成本击败了Claude 4进行视频注释。
没有@grass的帮助,我们无法做到。与这样一个令人难以置信的团队一起构建。
而且我们才刚刚开始。

8月15日 02:00
认识 ClipTagger-12b。
这是一个基于 Grass 的真实世界视频数据构建的新视频注释模型,由 @inference_net 在其分布式计算网络上训练和部署。
它以极低的成本提供高准确度的视频标注,并且今天已经上线。
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