Marengo Embed 3.0 de TwelveLabs pour une compréhension avancée des vidéos est maintenant disponible sur Amazon Bedrock
Marengo Embed 3.0 de TwelveLabs est désormais disponible sur Amazon Bedrock, offrant des fonctionnalités avancées de vectorisation multimodale native à la vidéo aux développeurs et aux organisations travaillant avec du contenu vidéo. Les modèles de vectorisation Marengo unifient les vidéos, les images, le son et le texte dans un espace de représentation unique, ce qui vous permet de créer des applications sophistiquées de recherche vidéo et d'analyse de contenu pour la recherche universelle, les systèmes de recommandation et d'autres tâches multimodales avec des performances de pointe.
Marengo 3.0 apporte plusieurs améliorations clés. Capacité de traitement vidéo étendue : traitez jusqu'à 4 heures de contenu vidéo et audio et des fichiers jusqu'à 6 Go, soit le double de la capacité des versions précédentes, ce qui en fait la solution idéale pour analyser des événements sportifs complets, des vidéos d'entraînement détaillées et des productions cinématographiques complètes. Analyse sportive améliorée : le modèle apporte des améliorations importantes grâce à une meilleure compréhension de la dynamique de jeu, des mouvements des joueurs et de la détection des événements. Support multilingue mondial : fonctionnalités linguistiques étendues de 12 à 36 langues, permettant aux organisations internationales de créer des systèmes de recherche et de récupération unifiés, qui fonctionnent parfaitement dans divers marchés et régions. Précision de recherche multimodale : combinez des images et du texte descriptif dans une seule demande de vectorisation, en combinant la similitude visuelle avec la compréhension sémantique pour fournir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents au contexte.
AWS est le premier fournisseur de cloud à proposer le modèle Marengo 3.0 de TwelveLab, désormais disponible dans les régions USA Est (Virginie du Nord), Europe (Irlande) et Asie-Pacifique (Séoul). Le modèle prend en charge l'inférence synchrone pour les vectorisations de texte et d'images à faible latence, et l'inférence asynchrone pour le traitement de fichiers vidéo, audio et images de grande taille. Pour commencer, rendez-vous sur la console Amazon Bedrock. Pour en savoir plus, consultez la page produit et la documentation.