作為計算機博士生并且還在做自己科技公司的產品經理，我發(fā)現(xiàn)我喜歡閱讀上了那些技術論文。

因為論文不僅是有技術，更多的是哪些領先的算法或系統(tǒng)框架，都可以很快的集成在現(xiàn)在的系統(tǒng)里，從而完成用戶問題解決，達到更高效率、用戶體驗更加，從而完成商業(yè)化閉環(huán)。

比如在上周字節(jié)跳動就更新了最新的模型Vidi2，模型能力簡單來說就是將其視頻可以進行快速解讀，也就是不用人來看，就可以將其視頻每一幀的畫面進行解讀，并且得到對應的結果數據。

這個模型就是VIDI2

作為產品經理我一直會關注一些革命性技術，尤其是博士期間希望這些研究方案會成為工程化產品的技術壁壘，

技術幾乎革命性的：改變了人們獲取信息的方式

如果說現(xiàn)在微信公眾號轉圖片消息或者生成視頻已經是現(xiàn)在主流的內容創(chuàng)建形式，而如何將視頻再反向轉化為文本，這就大大提升了所有的內容信息流產生的效率，以及人類檢索信息的能力翻倍。

以前我們總說一個人去了哪里，而現(xiàn)在是信息獲取能力， 信息檢索的能力將決定現(xiàn)在每個人的世界觀，

這個模型將對信息產生的新媒體創(chuàng)作者與自媒體幾乎就是革命了。

就像我現(xiàn)在獲取信息的方式，幾乎都是視頻主流，在短視頻與長視頻成為信息主流的現(xiàn)在，看文字的人越來越少，作為人類，天然的更加喜歡更加快速、高頻的模式，也就是懶人模式完成消費。

支持視頻關鍵詞搜索

在Vidi2里，可以做很多將其新媒體工具的翻譯者，甚至是教學視頻甚至是機器人 學習的匹配。將其視頻的故事與步驟以文字的形式輸出，再讓大模型進行比對與記憶對應的視頻中的動作，就可以更快的完成模型的收斂

比如上面這個官方視頻里，我搜索里面有龍的畫面與幀數，都可以羅列出來，輸入手的視頻則可以把有手的視頻也能夠輸出。

用戶可以接受的效率：從文字搜索到搜索視頻

在有了Vidi2這個底層技術之后，接下來就可以完成視頻搜索，而不是再用標題來搜索了，一切視頻的標題黨將沒有意義，那些有封面的視頻，但是講的是其他內容，就完全失效了。

一切還是以視頻內容為核心，而視頻內容里面的文字內容就是可以講解的。試想一下現(xiàn)在互聯(lián)網上如此多的內容，要想真的自己花時間去檢索就需要去查看，尤其是查監(jiān)控等情況，而現(xiàn)在有了這個技術就可任意在監(jiān)控視頻中檢索，從而減少時間，快速定位其所需要的視頻。

支持編輯視頻元素

在Vidi2模型里， 不僅支持搜索，還能夠支持編輯視頻，用戶可以對其搜索的對象進行替換，從而視頻就成了其他畫面

這像一個科幻電影來自范迪塞爾《喋血戰(zhàn)士》，其科技公司利用視頻編輯技術修改器記憶的空間視頻的物體與人物甚至是對話，從而篡改主角的記憶，從而成為了一個殺人機器。

如上是電影中的記憶編輯畫面，而記憶就是類似于空間智能，雖然現(xiàn)在VIDI2僅支持平面視頻的，而不是空間視頻，但已經足夠現(xiàn)在的信息獲取再翻倍了?，F(xiàn)在的檢索速度，幾乎達到可用的水平，至少遠超看一個短視頻的效果，更不用說要把某一個長視頻看完了。

以上就是Vidi2的新技術，希望產品經理可以關注。

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