随着视频技术的快速发展，视频已成为信息检索和理解复杂概念的重要工具。视频结合了视觉、时间和上下文数据，提供了超越静态图像和文本的多模态表现。如今，随着视频分享平台的普及和大量教育及信息视频的涌现，利用视频作为知识源为解决需要详细背景、空间理解和过程演示的查询提供了前所未有的机会。然而，现有的检索增强生成（RAG）系统往往忽视了视频数据的全部潜力。这些系统通常依赖文本信息，偶尔使用静态图像来支持查询响应，却未能捕捉视频所包含的视觉动态和

近日，一则来自彭博社的爆料引发了内容创作者们的热烈讨论，OpenAI 和谷歌等科技巨头正在高价收购 UP 主们未发布的视频内容，以供 AI 模型进行训练。此举不仅让 UP 主们看到了新商机，还让 “废旧” 视频焕发出新的价值。根据报道，这些公司正在寻求购买那些 “从未公开” 的视频，尤其是用于 YouTube、Instagram 和 TikTok 等平台的未发布视频。每分钟的报价在1到2美元之间，若视频质量更高，如4K 分辨率或无人机拍摄素材，价格则可能更高。整体来看，这样的交易不仅能让 UP 主们从未发布

Twelve Labs开发了一款创新的AI技术，能够分析和搜索视频内容。用户可以通过特定内容进行搜索，例如“穿红衬衫的人何时进入餐厅”，还能够对视频片段进行自动总结。这项技术已经吸引了Nvidia、三星和英特尔等大牌投资者的关注。与谷歌的Gemini等现有技术相比，Twelve Labs的最大优势在于其高度的可定制性，客户能够使用自己的数据来训练模型，针对具体需求优化功能。公司联合创始人兼CEO李在（Jae Lee）表示，视频作为增长最快、数据最密集的媒体，现有的搜索方式无法满足日益增长的需

近日，视觉中国宣布与北京生数科技有限公司建立战略合作关系，双方将共同探索并建立“视觉产业大模型平台及应用”。这一合作致力于深化人工智能技术在视觉内容产业的应用，并推动产业智能化升级，旨在为全球视觉内容创作者和使用者提供更高效、智能的服务。

NVIDIA近日对外发布全新的AI视频搜索与摘要蓝图（AI Blueprint for Video Search and Summarization），这一技术方案将彻底改变传统视频分析的局限性。不同于过去仅能识别预设对象的固定模型，新方案通过结合生成式AI、视觉语言模型(VLM)和大语言模型(LLM)，实现了对视频内容的深度理解和自然交互。这套系统建立在NVIDIA NIM微服务架构之上，核心优势在于其强大的视频理解能力。通过将视频分段处理、密集描述生成和知识图谱构建等技术有机结合，系统可以准确理解和分析超长视频内容。用户可以通

最近，Meta AI 团队带来了 LongVU，这是一种新颖的时空自适应压缩机制，旨在提升长视频的语言理解能力。传统的多模态大型语言模型（MLLMs）在处理长视频时面临着上下文长度的限制，而 LongVU 正是为了解决这一难题而诞生。LongVU 的工作原理主要通过过滤重复帧、跨帧token压缩等方法来高效使用上下文长度，能够在保持视频视觉细节的同时减少视频中的冗余信息。具体来说，团队使用 DINOv2的特征来剔除那些高度相似的冗余帧。接着，通过文本引导的跨模态查询，实现了选择性地减少帧特征

近日，百度网盘宣布推出 AI 看功能，可以帮助用户快速浏览长时间视频的核心信息。用户只需用15秒就能总结5小时的视频内容，让工作学习更高效。该功能能帮助用户快速抓取行业趋势、竞品营销策略，以及学习雅思、网课等内容。用户可以输入问题获取视频答案，并支持一键转 PPT、转文稿。

随着人工智能技术的发展，视频理解变得越来越重要。在这个背景下，VideoLLaMA2项目应运而生，旨在推进视频大语言模型时空建模和音频理解能力。这个项目是一个高级多模态语言模型，可以帮助用户更好地理解视频内容。