作者：程兴源，AI startup 数据闭环架构师、Apache Doris MVP Hero

今年 2 月，新华社记者做了一个实验。他们虚构了一个智能水杯品牌，名字起得很有幽默感，叫泉嘉德，谐音全假的。记者找了做 GEO 优化的服务商付钱投放，几小时后，...

豆包的模型在生成答案时，会判断一段文字的信息密度和表达方式。你的官网如果满页是什么“领军企业”、“卓越品质”这种空话、屁话，AI几乎不可能引用你。

以文搜视频依赖跨模态语义对齐技术，将文本描述与视频内容在统一特征空间内完成匹配。本文介绍多模态理解在以文搜视频中的技术实现路径，以及VITA模型在视频内容理解中...

通过原生多模态大模型技术，VITA对图片、视频、音频与文本进行统一训练，在单个模型内完成端到端的多模态内容理解。对于图片打标任务，VITA可以基于统一的模型架构...

1 frames/s的采样率意味着每秒的视频会选取一帧送入模型进行处理。对于大多数内容理解任务而言，这一采样率可以在保留关键视觉信息的同时，将Token消耗控制...

早期阶段（2021年前）：基于对比学习的多模态技术，主要通过视觉特征提取和相似度匹配来实现视频内容理解。

内容平台每天需要处理大量的图文与视频内容，传统的人工审核方式难以应对海量内容的审核需求。VITA多模态理解模型通过对图文内容的质量、美观度、相关度进行多维度评分...

VITA支持基于自定义Prompt对视频、图片、音频进行内容理解，可根据用户指令完成各类内容理解任务。

这是一个工程决策问题，不只是模型问题。本文围绕"架构选择"这条主线，把腾讯云 VITA 图像理解 3.0 与传统拼接工作流方案做一次系统对照，让"换"或"不换"...

多模态理解通过整合多种模态信息，在某些场景下能够提供更全面的内容理解。本文从技术架构角度分析多模态理解与单模态模型的差异，探讨多模态融合对理解准确性的影响。

本文面向多模态业务的开发者与技术决策者，从架构、能力、工程指标三个维度，系统说明 VITA 的技术选择与对应的工程价值。

过去做多模态内容理解，需要依赖多个模型拼接成工作流，如使用视觉分类模型打标签、ASR 模型转写音频、OCR 模型识别文字等，再在末端将各环节结果做汇总。这种"级...

当你打开一个选题会的产出文档，看到十几个待执行条目散落在不同表格里——有的在写初稿、有的在等审核、有的卡在素材环节已三天没有动静——你发现自己需要同时打开聊天记...

本文以腾讯广告基于混元大模型在内容商业价值理解上的落地案例为示例，介绍 AI 在广告内容理解、用户兴趣挖掘、推荐感优化中的应用思路，并结合腾讯云 TokenHu...