Condé Nast 如何用 Amazon Bedrock 打造多模态视频发现系统
Condé Nast 与 AWS 生成式 AI 创新中心合作,基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建了多模态视频发现方案,采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型联合编码视觉、音频和转录信号,支持意图语义搜索、图像查询和精确时间戳定位。
Condé Nast 与 AWS 生成式 AI 创新中心合作,基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建了多模态视频发现方案,采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型联合编码视觉、音频和转录信号,支持意图语义搜索、图像查询和精确时间戳定位。
H Company 发布 NeoMME 系列多语言多模态编码器,提供 260M 和 800M 两种尺寸,用单一双向 Transformer 从头处理文本 token 和 32×32 图像 patch,以掩码离散扩散目标预训练,不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Hugging Face 团队详解 Papers with Code 混合搜索架构,结合 PostgreSQL 全文检索、pgvector 与 RRF 融合实现语义搜索。
推荐理由:作者复盘 Papers with Code 混合搜索的完整架构与生产经验,读者可以借鉴其在嵌入契约、冷启动和混合检索上的可迁移做法。
Hugging Face 发布教程,介绍 Sentence Transformers v6.0 新增的第四种模型类型 MultiVectorEncoder,用于 ColBERT 风格的 late interaction 检索。
推荐理由:官方教程讲解 Sentence Transformers v6.0 新增 MultiVectorEncoder 的用法,覆盖 MaxSim 原理、索引成本实测和视觉文档检索等完整工作流。