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Condé Nast基于Amazon Bedrock构建多模态视频发现方案
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AI 综述
2026年9月29日，AWS机器学习博客发布报道，详细披露了Condé Nast与AWS的合作成果。双方基于Amazon Bedrock平台上的TwelveLabs Marengo模型，成功构建了多模态视频语义检索系统。该系统支持通过自然语言、图像以及音视频等多种方式进行搜索，旨在解决Condé Nast超14万部视频库中的资产定位难题。实施该方案后，内容发现任务的平均耗时从原来的250分钟大幅降至不到2分钟，显著提升了工作效率。目前，该方案已在Condé Nast内部落地应用。
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报道时间线
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9月29日
- AWS Machine Learning BlogCondé Nast 如何基于 Amazon Bedrock 构建多模态视频检索系统
Condé Nast 与 AWS 合作，基于 Amazon Bedrock 上的 TwelveLabs Marengo 模型构建了多模态视频语义检索系统，支持自然语言、图像及音视频多维搜索。该方案将内容发现任务耗时从平均 250 分钟降至不到 2 分钟，有效解决了超 14 万部视频库中的资产定位难题。
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