वीडियो तकनीक के तेजी से विकास के साथ, वीडियो सूचना खोज और जटिल अवधारणाओं को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है। वीडियो दृश्य, समय, और संदर्भ डेटा को जोड़ती है, जो स्थिर चित्रों और पाठ से परे एक मल्टीमॉडल प्रस्तुत करती है। आज, वीडियो शेयरिंग प्लेटफार्मों की लोकप्रियता और शिक्षा एवं जानकारी वीडियो के प्रचुरता के साथ, ज्ञान के स्रोत के रूप में वीडियो का उपयोग करना उन सवालों का समाधान प्रदान करने का अभूतपूर्व अवसर बनाता है जिन्हें विस्तृत पृष्ठभूमि, स्थान समझ और प्रक्रिया प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। हालांकि, मौजूदा खोज सुधारित उत्पत्ति (RAG) प्रणालियाँ अक्सर वीडियो डेटा की पूरी क्षमता को नजरअंदाज करती हैं। ये प्रणालियाँ आमतौर पर

हाल ही में, ब्लूमबर्ग से आई एक रिपोर्ट ने सामग्री निर्माताओं के बीच गर्म चर्चा को जन्म दिया है, जिसमें बताया गया है कि OpenAI और Google जैसे तकनीकी दिग्गज UP निर्माताओं की अप्रकाशित वीडियो सामग्री को उच्च मूल्य पर खरीदने के लिए सक्रिय हैं, ताकि AI मॉडल का प्रशिक्षण किया जा सके। इस कदम ने UP निर्माताओं को नए व्यापार अवसरों की ओर आकर्षित किया है और 'पुरानी' वीडियो को नई मूल्य प्रदान की है। रिपोर्ट के अनुसार, ये कंपनियां उन वीडियो को खरीदने की कोशिश कर रही हैं जो 'कभी भी सार्वजनिक' नहीं हुई हैं, विशेष रूप से YouTube, Instagram और TikTok जैसे प्लेटफॉर्म के लिए।

Twelve Labs ने एक नवोन्मेषी AI प्रौद्योगिकी का विकास किया है, जो वीडियो सामग्री का विश्लेषण और खोज कर सकती है। उपयोगकर्ता विशेष सामग्री के माध्यम से खोज कर सकते हैं, जैसे "लाल शर्ट पहनने वाला व्यक्ति कब रेस्तरां में प्रवेश करता है", और वीडियो क्लिप का स्वचालित सारांश भी प्राप्त कर सकते हैं। यह तकनीक Nvidia, Samsung और Intel जैसे प्रमुख निवेशकों का ध्यान आकर्षित कर चुकी है। मौजूदा प्रौद्योगिकियों जैसे Google के Gemini की तुलना में, Twelve Labs का सबसे बड़ा लाभ इसकी अत्यधिक अनुकूलनशीलता है, जहां ग्राहक अपने डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।

हाल ही में, दृष्टि चीन ने बीजिंग शेंग शु टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड के साथ रणनीतिक सहयोग संबंध स्थापित करने की घोषणा की है, दोनों पक्ष “दृष्टि उद्योग बड़े मॉडल प्लेटफ़ॉर्म और अनुप्रयोगों” की खोज और स्थापना के लिए मिलकर काम करेंगे। यह सहयोग दृष्टि सामग्री उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग को गहरा करने के लिए समर्पित है, और उद्योग के स्मार्ट अपग्रेड को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखता है, जिसका उद्देश्य दुनिया भर के दृश्य सामग्री निर्माता और उपयोगकर्ताओं को अधिक कुशल और स्मार्ट सेवाएं प्रदान करना है।

एनवीडिया ने हाल ही में वीडियो खोज और सारांश के लिए एक नया एआई ब्लूप्रिंट (AI Blueprint for Video Search and Summarization) पेश किया है, जो पारंपरिक वीडियो विश्लेषण की सीमाओं को पूरी तरह से बदल देगा। अतीत की तुलना में, जहां केवल पूर्वनिर्धारित वस्तुओं को पहचानने के लिए स्थिर मॉडल का उपयोग किया जाता था, नया समाधान जनरेटिव एआई, विजुअल लैंग्वेज मॉडल (VLM) और लैंग्वेज मॉडल (LLM) के संयोजन के माध्यम से वीडियो सामग्री की गहरी समझ और प्राकृतिक इंटरैक्शन को हासिल करता है। यह प्रणाली एन

हाल ही में, बाइडू वैब ड्राइव ने AI देख फ़ंक्शन लॉन्च करने की घोषणा की, जो उपयोगकर्ताओं को लंबे समय तक वीडियो की मुख्य जानकारी को तेजी से ब्राउज़ करने में मदद कर सकता है। उपयोगकर्ता केवल 15 सेकंड में 5 घंटे的视频 सामग्री का सारांश प्राप्त कर सकते हैं, जिससे काम और अध्ययन अधिक प्रभावी हो जाता है। यह फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को उद्योग की प्रवृत्तियों, प्रतिस्पर्धी विपणन रणनीतियों और IELTS, ऑनलाइन पाठ्यक्रमों आदि जैसे सामग्री को जल्दी से पकड़ने में मदद कर सकता है। उपयोगकर्ता प्रश्न दाख़िल करके वीडियो उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, और इसे एक-क्लिक PPT या टेक्स्ट में बदलने का समर्थन करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के विकास के साथ, वीडियो समझना越来越 महत्वपूर्ण होता जा रहा है। इस संदर्भ में, VideoLLaMA2 परियोजना का उदय हुआ है, जिसका उद्देश्य वीडियो बड़े भाषा मॉडल के समय-स्थान मॉडलिंग और ऑडियो समझने की क्षमताओं को बढ़ावा देना है। यह परियोजना एक उन्नत मल्टी-मोडल भाषा मॉडल है, जो उपयोगकर्ताओं को वीडियो सामग्री को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है।

टोम कैट ने कहा कि कंपनी ने OpenAI, Google जैसी कंपनियों के साथ सहयोग किया है, कृत्रिम बुद्धिमान मॉडल का उपयोग करके सामग्री निर्माण किया है। कंपनी ने मार्केटिंग और एनिमेशन制作 के क्षेत्रों में探索 किया है। सोरा जैसे एआई टूल कंपनी को अधिक प्रभावी और कम लागत में समृद्ध अनुभव वाले एआई एप्लिकेशन उत्पाद और सेवाएँ बनाने में मदद करेंगे। वीडियो क्षेत्र में, यह एनिमेशन वीडियो निर्माण की लागत को कम करने और सामग्री की गुणवत्ता और दक्षता को बढ़ाने में सहायक होगा।