开S03E03 Jina AI 赋能所有开发者,让超酷的多模态 AI 想法实现落地

S03E03 Jina AI 赋能所有开发者,让超酷的多模态 AI 想法实现落地

开源面对面·2022 年 12 月 7 日·1 小时 11 分
创作者写的节目说明

背景阅读

神经搜索听起来很抽象,其实典型的神经搜索系统就是大家在电商平台上常用的以图搜图,智能问答机器人等等。神经搜索可以用于提高搜索视频、图片和音频等等非结构化多模态数据的效率。例如,可以使用神经搜索来搜索家庭影集中的图片或视频。使用神经搜索,用户可以通过语音、图片或描述文字来搜索文件,而不必按照传统的方式逐个查看文件名。这可以大大提高搜索效率,使用户能够更快地找到所需的文件。

但是搭建这样一套系统是非常耗时耗力的,而 Jina AI 极大简化了基础设施的复杂性。不管是想做一套基于神经搜索的完整解决方案,还是想在现有解决方案上加入神经搜索功能,当开发者和企业需要时,Jina AI 已经将从构建到部署所有的技术栈都准备好了。

Screen Shot

嘉宾

王楠,Jina AI 联合创始人兼 CTO,博士毕业于德国波鸿鲁尔大学。

自 2009 年开始从事深度学习相关研究,之后先后担任德国知名电商 Zalando 高级数据科学家,腾讯高级研究员,在搜索和推荐领域的具有丰富的模型设计、实现和部署经验。

主持人

Mikey 开源爱好者、一个码字的

Rick 开源爱好者、业余开源布道者

时间线

嘉宾王楠自我介绍

王楠回顾生成式 AI 崛起的历程

模型到底是什么?它的本质是一个函数。

将文字转化成向量,背后原理是什么

对于不懂 AI 原理的开发者,有哪些开箱即用的 AI 工具

Jina AI 创立的初衷:极大简化处理 AI 基础设施的复杂性,帮助开发者和企业快速将 AI 模型落地。

AI 已经过了从 0 到 1 的时代,现在是从 1 到 N 的时代。

CTO 解读什么是神经搜索,和传统搜索有什么区别

王楠介绍神经搜索技术的落地普及度

神经搜索的落地场景:通过语音、图片或描述文字来搜索家庭影集的图片和视频

产品最新动态:正式将 DocArray 项目捐赠给 Linux 基金会

未来的 AI 是能够跨越领域和行业的界限,并被应用于各种不同的场景。

作为 CTO,最希望团队能一直保持好奇心。Staff

Rick 开源爱好者、业余开源布道者

扩展阅读

DocArray,非结构化数据的数据结构

Jina,搭建多模态、跨模态应用的云原生 MLOps 框架

Jina AI 创始人肖涵博士解读 多模态 AI 的范式变革


说明里标出的时间点,点一下跳过去

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神经搜索听起来很抽象,其实典型的神经搜索系统就是大家在电商平台上常用的以图搜图,智能问答机器人等等。神经搜索可以用于提高搜索视频、图片和音频等等非结构化多模态数据的效率。例如,可以使用神经搜索来搜索家庭影集中的图片或视频。使用神经搜索,用户可以通过语音、图片或描述文字来搜索文件,而不必按照传统的方式逐个查看文件名。这可以大大提高搜索效率,使用户能够更快地找到所需的文件。

但是搭建这样一套系统是非常耗时耗力的,而 Jina AI 极大简化了基础设施的复杂性。不管是想做一套基于神经搜索的完整解决方案,还是想在现有解决方案上加入神经搜索功能,当开发者和企业需要时,Jina AI 已经将从构建到部署所有的技术栈都准备好了。

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嘉宾

王楠,Jina AI 联合创始人兼 CTO,博士毕业于德国波鸿鲁尔大学。

自 2009 年开始从事深度学习相关研究,之后先后担任德国知名电商 Zalando 高级数据科学家,腾讯高级研究员,在搜索和推荐领域的具有丰富的模型设计、实现和部署经验。

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王楠回顾生成式 AI 崛起的历程

模型到底是什么?它的本质是一个函数。

将文字转化成向量,背后原理是什么

对于不懂 AI 原理的开发者,有哪些开箱即用的 AI 工具

Jina AI 创立的初衷:极大简化处理 AI 基础设施的复杂性,帮助开发者和企业快速将 AI 模型落地。

AI 已经过了从 0 到 1 的时代,现在是从 1 到 N 的时代。

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神经搜索的落地场景:通过语音、图片或描述文字来搜索家庭影集的图片和视频

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未来的 AI 是能够跨越领域和行业的界限,并被应用于各种不同的场景。

作为 CTO,最希望团队能一直保持好奇心。Staff

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