Sebbene quasi l'80% dei dati mondiali sia in formato video, consentire la ricerca e la comprensione dei dati video è storicamente un'impresa impegnativa, manuale e dispendiosa in termini di tempo. Il team di Twelve Labs ha deciso di cambiare le cose sviluppando modelli di base multimodali focalizzati sui video, e costruendo una potente piattaforma attorno a questi modelli avanzati per consentire alle aziende di estrarre valore dai loro vasti archivi di contenuti video. Durante questo processo, il team di Twelve Labs ha collaborato con MosaicML e Databricks per creare i suoi modelli leader del settore e aggiungere la video intelligence alla Databricks Data Intelligence Platform.
Oggi siamo entusiasti di annunciare che Databricks Ventures ha investito in Twelve Labs. Questo investimento rafforza la nostra partnership di lunga data con Twelve Labs e apre la strada a ulteriori punti di integrazione tra Databricks e Twelve Labs, contribuendo a sbloccare il contesto contenuto nei dati video per un bacino di clienti più ampio.
Twelve Labs è all'avanguardia nella risoluzione di una delle sfide più complesse dell'AI di oggi: il ragionamento video. Combinando una ricerca approfondita con il feedback reale dei clienti, Twelve Labs ha sviluppato una suite di modelli proprietari che generano potenti embedding video in grado di catturare le complesse relazioni tra espressioni visive, linguaggio del corpo, parole parlate e il contesto generale all'interno dei video. Con Twelve Labs, le aziende sono ora in grado di cercare e monetizzare senza sforzo ampie librerie video, estrarre insight e riutilizzare i contenuti su scala.
L'approccio unico di Twelve Labs, orientato alla ricerca e video-first, ha permesso all'azienda di acquisire un'impressionante gamma di clienti enterprise in una vasta gamma di settori ad alta intensità di video, tra cui sport, media e intrattenimento, pubblicità e altri ancora. I nostri clienti in questi settori chiedono sempre più a Databricks di estendere le capacità analitiche della Databricks Data Intelligence Platform ai dati video, quindi trovare modi per collaborare più strettamente con Twelve Labs, leader nella comprensione dei video, è stata una scelta naturale.
Di recente, abbiamo annunciato un'integrazione tra Twelve Labs e Databricks che riduce i tempi di sviluppo e le risorse necessarie per le applicazioni video avanzate. Sfruttando gli embedding multimodali e le efficienti funzionalità di AI Search fornite da Databricks AI Search, la nostra integrazione consente agli sviluppatori di creare sofisticati sistemi di ricerca, raccomandazione e analisi video.
In futuro, prevediamo di collaborare con Twelve Labs per approfondire le nostre integrazioni tecnologiche, ad esempio abilitando l'accesso ai modelli video di Twelve Labs in modo nativo all'interno della soluzione Databricks Model Serving. Ciò consentirebbe ai nostri clienti comuni di supportare in modo molto più fluido casi d'uso avanzati di comprensione video — dalla ricerca di grandi quantità di contenuti video tramite linguaggio naturale, all'indicizzazione e all'analisi di clip e scene video basate su testo o immagini — consentendo una più facile integrazione della comprensione video nelle pipeline di dati Databricks e nei workflow di machine learning esistenti. Poiché i contenuti video continuano a proliferare in tutti i settori, dai media e l'intrattenimento all'e-commerce e alla sicurezza, la capacità di analizzare ed estrarre valore in modo efficiente dai dati video diventerà sempre più cruciale.
Siamo entusiasti di collaborare ancora più a stretto contatto con il team di Twelve Labs. Continuate a seguirci per novità sulle future collaborazioni.
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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