Pernah terpikir tentang ini? Setiap hari, 500 miliar jam konten video dibuat di seluruh dunia. Bagian gilanya? Sebagian besar hanya dibiarkan begitu saja tanpa label dan tanpa diproses.
Di sinilah Vision Auto berperan. Teknologi ini menangani tantangan besar dalam pelabelan video secara massal. Kita berbicara tentang mengotomatisasi pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan waktu manusia tak terhitung—mengidentifikasi objek, melacak pergerakan, memahami konteks di miliaran jam rekaman.
Potensinya sangat besar. Dari moderasi konten hingga pelatihan model AI, dari sistem pengawasan hingga arsip media. Ketika Anda dapat melabeli dan mengkategorikan data video sebanyak itu secara efisien, Anda membuka kemungkinan baru tentang bagaimana kita berinteraksi dengan konten visual.
Ini adalah salah satu infrastruktur yang mungkin terdengar tidak mencolok, tetapi bisa secara fundamental mengubah cara dunia digital memproses informasi visual.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
FudVaccinator
· 1jam yang lalu
50 miliar jam video menumpuk setiap hari, terdengar mustahil tapi inilah kenyataannya.
Lihat AsliBalas0
ChainSpy
· 15jam yang lalu
50 miliar jam video dihasilkan setiap hari... Angka ini benar-benar luar biasa, rasanya banjir data akan menenggelamkan kita.
Lihat AsliBalas0
FalseProfitProphet
· 15jam yang lalu
500 miliar jam video, angka ini benar-benar luar biasa, rasanya semua hanya tumpukan data sampah.
Label otomatis terdengar bagus, tapi siapa yang bisa menjamin akurasinya...
Sebenarnya ini hanyalah permainan monopoli data, siapa yang menguasai label maka menguasai suara.
Untuk content moderation pasti akan ada mekanisme sensor lagi, pola lama.
Infrastruktur memang tidak mencolok tapi cepat menghasilkan uang, yang paham pasti paham.
Lihat AsliBalas0
ZkSnarker
· 15jam yang lalu
secara teknis, yang benar-benar terungkap di sini bukan hanya pelabelannya—tapi kamu sebenarnya sedang membangun fondasi untuk setiap model visi yang muncul setelahnya. bayangkan jika kita sudah memiliki infrastruktur ini lima tahun lalu, crypto twitter pasti sudah menemukan cara deteksi rug hanya lewat analisis video murni lmao
Lihat AsliBalas0
ser_aped.eth
· 15jam yang lalu
500 miliar jam? Angka ini tidak masuk akal, sebagian besar pasti adalah data sampah.
Lihat AsliBalas0
DAOdreamer
· 16jam yang lalu
500 miliar jam? Angka ini keterlaluan, rasanya risiko di bagian pemantauan cukup besar ya.
Pernah terpikir tentang ini? Setiap hari, 500 miliar jam konten video dibuat di seluruh dunia. Bagian gilanya? Sebagian besar hanya dibiarkan begitu saja tanpa label dan tanpa diproses.
Di sinilah Vision Auto berperan. Teknologi ini menangani tantangan besar dalam pelabelan video secara massal. Kita berbicara tentang mengotomatisasi pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan waktu manusia tak terhitung—mengidentifikasi objek, melacak pergerakan, memahami konteks di miliaran jam rekaman.
Potensinya sangat besar. Dari moderasi konten hingga pelatihan model AI, dari sistem pengawasan hingga arsip media. Ketika Anda dapat melabeli dan mengkategorikan data video sebanyak itu secara efisien, Anda membuka kemungkinan baru tentang bagaimana kita berinteraksi dengan konten visual.
Ini adalah salah satu infrastruktur yang mungkin terdengar tidak mencolok, tetapi bisa secara fundamental mengubah cara dunia digital memproses informasi visual.