Alors que près de 80 % des données mondiales sont au format vidéo, permettre la recherche et la compréhension des données vidéo a historiquement été une tâche difficile, manuelle et chronophage. L'équipe de Twelve Labs a entrepris de changer cela en développant des modèles fondateurs multimodaux axés sur la vidéo — et en construisant une plateforme puissante autour de ces modèles avancés pour permettre aux entreprises de tirer de la valeur de leurs vastes archives de contenus vidéo. Au cours de ce processus, l'équipe de Twelve Labs s'est associée à MosaicML et Databricks pour créer leurs modèles de pointe et ajouter l'intelligence vidéo à la Databricks Data Intelligence Platform.
Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer que Databricks Ventures a investi dans Twelve Labs. Cet investissement renforce notre partenariat de longue date avec Twelve Labs et ouvre la voie à de nouveaux points d'intégration entre Databricks et Twelve Labs afin de faciliter l'accès au contexte contenu dans les données vidéo pour un plus grand nombre de clients.
Twelve Labs est à l'avant-garde de la résolution de l'un des défis les plus complexes de l'AI aujourd'hui : le raisonnement vidéo. Alliant recherche approfondie et retours clients concrets, Twelve Labs a développé une suite de modèles propriétaires qui génèrent de puissants embeddings vidéo capturant les relations complexes entre les expressions visuelles, le langage corporel, les mots parlés et le contexte général des vidéos. Avec Twelve Labs, les entreprises peuvent désormais rechercher et monétiser sans effort de vastes bibliothèques vidéo, en extraire des insights et réutiliser du contenu à grande échelle.
L'approche unique de Twelve Labs, axée sur la recherche et la vidéo, a permis à l'entreprise de séduire un éventail impressionnant de clients professionnels dans de nombreux secteurs gourmands en vidéo, notamment le sport, les médias et le divertissement, la publicité, et bien plus encore. Nos clients de ces secteurs demandent de plus en plus à Databricks d'étendre les capacités d'analyse de la Databricks Data Intelligence Platform aux données vidéo. Trouver des moyens de collaborer plus étroitement avec Twelve Labs, le leader de la compréhension vidéo, était donc une évolution naturelle.
Récemment, nous avons annoncé une intégration entre Twelve Labs et Databricks qui réduit le temps de développement et les ressources nécessaires pour les applications vidéo avancées. En s'appuyant sur des embeddings multimodaux et les capacités de recherche AI efficaces fournies par Databricks AI Search, notre intégration permet aux développeurs de concevoir des systèmes sophistiqués de recherche, de recommandation et d'analyse vidéo.
À l'avenir, nous prévoyons de collaborer avec Twelve Labs pour approfondir nos intégrations technologiques, par exemple en permettant l'accès natif aux modèles vidéo de Twelve Labs au sein de la solution Databricks Model Serving. Cela permetrait à nos clients communs de propulser de manière beaucoup plus fluide des cas d'usage avancés de compréhension vidéo — de la recherche de grandes quantités de contenu vidéo en langage naturel à l'indexation et à l'analyse de clips et de scènes vidéo basées sur du texte ou des images — facilitant ainsi l'intégration de la compréhension vidéo dans les pipelines de données et les workflows de machine learning Databricks existants. Alors que le contenu vidéo continue de se multiplier dans tous les secteurs, des médias et du divertissement à l'e-commerce et à la sécurité, la capacité d'analyser efficacement et de tirer de la valeur des données vidéo deviendra de plus en plus cruciale.
Nous sommes ravis de collaborer encore plus étroitement avec l'équipe de Twelve Labs. Restez à l'écoute pour de prochaines nouveautés sur notre collaboration.
(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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