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以下是多模态嵌入相关的文章

2026-03-13
海量多模态嵌入：媒体和娱乐工作负载的 AI 数据湖本文介绍如何构建一个可扩展的多模态视频搜索系统，利用 Amazon Nova 模型和 Amazon OpenSearch Service 实现跨大型视频数据集的自然语言搜索。该系统能够超越手动标记和基于关键词的搜索，实现捕捉视频内容丰富性的语义搜索，并展示了处理海量视频数据的成本与性能。
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2026-01-13
谷歌新AI模型Gemini 1.5 Pro的突破性进展与挑战谷歌最新发布的人工智能模型Gemini 1.5 Pro展示了前所未有的上下文处理能力，其原生支持高达100万个Token的处理量，并在特定测试中可扩展至200万个Token。这一巨大提升意味着模型能够一次性消化数小时的视频、数百页的文档或数万行代码，极大地增强了其理解复杂信息和跨模态推理的能力。Gemini 1.5 Pro已面向开发者测试，有望彻底改变信息处理和复杂任务的自动化，但其规模化部署仍面临算力与成本的挑战。
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2026-01-13
表格机器学习任务中使用的10种嵌入（Embeddings）方法
- 2026-01-13
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-10
使用 Amazon Nova 多模态嵌入实现跨模态搜索本文深入探讨了如何利用 Amazon Nova 多模态嵌入（Multimodal Embeddings）解决跨模态搜索的挑战。Amazon Nova 能够通过统一的模型架构处理文本、图像、视频和音频，并将它们映射到同一向量空间。我们将通过一个电子商务用例，演示如何构建跨模态搜索系统，实现跨文本、图像的无缝检索，大幅简化架构并提升用户体验。
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