Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #726

TwelveLabs

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

3

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Pegasus 1.5 от TwelveLabs теперь доступна в Amazon Bedrock

TwelveLabs выпустила Pegasus 1.5 — видеоязыковую модель, превращающую длинные видео в структурированные JSON-метаданные с таймштампами — и разместила её в Amazon Bedrock. Нововведения: сегментация по всему видео, мультимодальные подсказки с образцами изображения, обработка «на лету» без предварительной индексации и расширение анализа в одном запросе до двух часов; вызовы выполняются через bedrock-runtime (InvokeModel / InvokeModelWithResponseStream) и поддерживают видео из S3 URI или base64 при сохранении данных в пределах AWS.

6.0

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Condé Nast создала мультимодальный поиск по видео на Amazon Bedrock с моделью Marengo

Condé Nast совместно с AWS Generative AI Innovation Center создала систему мультимодального поиска по видео, использующую эмбеддинги Marengo от TwelveLabs через Amazon Bedrock и индексирование в Amazon OpenSearch Service. Разделённая архитектура (генерация эмбеддингов на Bedrock и низколатентный k-NN-поиск в OpenSearch) обеспечивает поиск по намерению, поиск по изображению и точные таймстемпы в транскриптах, аудио и видео, сократив среднее время поиска с ~250 минут до менее чем 2 минут на задачу.

6.0

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Marengo Embed 3.0 от TwelveLabs доступна в Amazon Bedrock Knowledge Bases для поиска по видео, изображениям и аудио

Marengo Embed 3.0 от TwelveLabs стала общедоступной как модель эмбеддингов в Amazon Bedrock Knowledge Bases, обеспечивая управляемый семантический поиск на естественном языке по видео, изображениям и аудиоконтенту. В руководстве AWS Machine Learning показано, как создать базу знаний Bedrock на основе Marengo 3.0 и выполнять семантические запросы к медиа.

6.0