我們不是一個十億美元的實驗室。我們只是六個人在舊金山的一間舒適辦公室裡,熱愛提煉模型並以互聯網規模提供服務。 我們剛剛以17倍更低的成本擊敗了Claude 4進行視頻註釋。 沒有@grass的幫助,我們無法做到。與這樣一個令人難以置信的團隊一起構建。 而且我們才剛剛開始。
Grass
Grass8月15日 02:00
認識 ClipTagger-12b。 這是一個基於 Grass 的真實世界視頻數據構建的新視頻註釋模型,由 @inference_net 在其分佈式計算網絡上訓練和部署。 它以極低的成本提供高準確度的視頻標註,並且今天已經上線。 閱讀更多:
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