Замислювалися над цим? Щодня у світі створюється 500 мільярдів годин відеоконтенту. І найцікавіше? Більшість цього контенту залишається абсолютно не маркованою й необробленою.
Ось тут і з’являється Vision Auto. Ця технологія вирішує масштабну проблему маркування відео. Йдеться про автоматизацію того, на що раніше потрібно було витрачати незліченну кількість людських годин — ідентифікацію об'єктів, відстеження рухів, розуміння контексту у мільярдах годин відео.
Потенціал тут величезний. Від модерації контенту до навчання моделей ШІ, від систем спостереження до медіаархівів. Коли можна ефективно маркувати й категоризувати таку кількість відеоданих, відкриваються зовсім нові можливості для взаємодії з візуальним контентом.
Це один з тих інфраструктурних рішень, які можуть звучати не дуже ефектно, але здатні докорінно змінити спосіб, у який цифровий світ обробляє візуальну інформацію.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ChainSpy
· 2год тому
Щодня генерується 50 мільярдів годин відео... Це число справді вражає, здається, нас затоплює потік даних.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FalseProfitProphet
· 2год тому
500 мільярдів годин відео — це число справді вражає, здається, що це просто купа сміттєвих даних.
Автоматичне тегування звучить непогано, але хто гарантує точність...
Насправді це гра у монополію на дані: хто володіє тегами, той і контролює дискурс.
Контент-модерація тут точно знову буде з якимись механізмами цензури, все як завжди.
Інфраструктура непомітна, але прибуткова, ті хто знає — розуміють.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ZkSnarker
· 3год тому
Технічно справжній прорив тут — це не просто маркування, а те, що ви фактично закладаєте фундамент для кожної візуальної моделі, яка з’явиться пізніше. Уявіть, якби ми мали таку інфраструктуру п’ять років тому, крипто-твіттер уже би навчився визначати «rug» через чистий відеоаналіз лол.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ser_aped.eth
· 3год тому
500 мільярдів годин? Це число абсурдне, більшість з них, напевно, сміттєві дані.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DAOdreamer
· 3год тому
500 мільярдів годин? Це число виглядає неймовірно, здається, у сфері моніторингу ризики досить великі.
Замислювалися над цим? Щодня у світі створюється 500 мільярдів годин відеоконтенту. І найцікавіше? Більшість цього контенту залишається абсолютно не маркованою й необробленою.
Ось тут і з’являється Vision Auto. Ця технологія вирішує масштабну проблему маркування відео. Йдеться про автоматизацію того, на що раніше потрібно було витрачати незліченну кількість людських годин — ідентифікацію об'єктів, відстеження рухів, розуміння контексту у мільярдах годин відео.
Потенціал тут величезний. Від модерації контенту до навчання моделей ШІ, від систем спостереження до медіаархівів. Коли можна ефективно маркувати й категоризувати таку кількість відеоданих, відкриваються зовсім нові можливості для взаємодії з візуальним контентом.
Це один з тих інфраструктурних рішень, які можуть звучати не дуже ефектно, але здатні докорінно змінити спосіб, у який цифровий світ обробляє візуальну інформацію.