时序建模是视频理解中的关键技术，它决定了AI是否能够真正理解视频中的"前因后果"。VITA 3.0通过原生多模态架构和统一训练流程，支持更长的上下文与更连续的时...

VITA 3.0实现音视图文全模态统一理解，核心升级视频理解、音频理解、图文理解三项能力，为企业提供更强大的多模态内容理解服务。

短视频理解和长视频理解在模型设计上的核心差异，主要体现在视觉Token生成策略、时序建模方式、以及音频-视觉融合时机三个方面。短视频理解更关注关键帧的精准捕捉与...

视频理解是多模态AI的核心能力之一，让机器能够像人一样"看懂"视频内容。本文从技术原理出发，介绍视频理解的关键环节，并以VITA多模态理解模型为例，说明原生多模...

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"...

好久没写AI发展趋势这类随笔了，最近一直在做一些垂直领域的智能体，客户要求还挺高，感觉我们的方案不够Amazing，你单单用一些RAG思想来完成基本需求达成KP...

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。

● 视频理解：支持对视频里的画面和音频做综合理解，单次支持30min的长视频处理，擅长做视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务

视频理解正从标签识别跨越到场景语义。本文系统拆解多模态大模型如何对视频进行时序采样、跨模态对齐与场景推理，覆盖Embedding空间、注意力机制、时序建模与语义...

长视频理解一直面临一个核心矛盾：视频越长，冗余信息越多，模型越容易在海量帧中"迷路"。现有的Agent方法大多采用反应式检索——先搜索相关片段，再根据搜到的内容...

在视频剪辑、二创和影视加工场景里，“硬字幕”（内嵌到画面里的字幕）一直是特别棘手的问题：

试想这样一个场景：你看到视频中博物馆的一个展品，想知道「该博物馆推荐的展品中，距离这个展品最近的那个，其注册编号是多少？」

基于AI视觉技术构建的客流统计系统，通过算法优化与软硬件协同，实现了客流数据的精准采集，提供了可靠的技术支撑。

近日，多模态视频理解领域迎来重磅更新！由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。

针对人流密集公共场所的跌倒安全风险，先进的边缘AI视觉分析技术构建了从高危姿态识别到智能资源调度的闭环解决方案。