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English(EN) How Condé Nast built multimodal video discovery with Amazon Bedrock

Condé Nast 利用 AWS Bedrock 实现 AI 驱动的多模态视频发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Condé Nast 已与 AWS 合作开发一个新的由 AI 驱动的视频内容发现系统。该解决方案基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建，利用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型对视频文字记录、视觉和音频进行语义搜索。新系统将每次任务的内容发现时间从平均 250 分钟大幅缩短至 2 分钟以内，提高了 Vogue、GQ、Vanity Fair 和 Wired 等品牌的运营效率。 AI

影响 通过实现跨视频模态的语义搜索，加速了媒体公司的内容发现和运营效率。

排序理由 这是一个公司利用 AI 工具解决特定业务问题的案例研究，而不是发布新的 AI 模型或研究。

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Condé Nast 利用 AWS Bedrock 实现 AI 驱动的多模态视频发现

报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Mariah Miller ·

    Condé Nast 如何利用 Amazon Bedrock 构建多模态视频发现功能

    Condé Nast's editorial teams spent an average of 250 minutes per task searching a library of more than 140,000 videos using only titles and descriptions. Working with the AWS Generative AI Innovation Center, they built a multimodal video discovery solution on Amazon Bedrock and A…

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