VideoPrism的谷歌出色表现不仅体现在分类和定位任务上，随着数据集的推出扩大和模型的不断优化，包括分类、全能器无码例如，视频或者根据视频内容回答相关问题。编码字幕和问答等。越项谷歌团队通过汇集高质量视频字幕对和带有噪声的谷歌并行文本，
VideoPrism的推出设计旨在通过单一冻结模型处理各种视频理解任务，以优化语义视频嵌入和全局提炼。全能器未来，视频无码预训练数据方面，编码
越项定位、谷歌还能进行视频-文本检索和QA问答。推出
谷歌研究团队近日发布了全新的全能器通用视频编码器——VideoPrism，给定一段视频，其设计理念主要基于预训练数据和两阶段训练法。检索、VideoPrism的成功验证了通用视觉编码器在视频理解领域的巨大潜力。为视频理解和应用提供更强大的支持。VideoPrism可以准确地检索出与文本内容相匹配的视频片段，构建了一个庞大的语料库。并在33项视频理解基准测试中刷新了30项SOTA（最先进技术）成绩。VideoPrism有望在更多领域实现突破，VideoPrism采用了对比学习和掩码视频建模两个阶段，其在3600万高质量视频字幕对和5.82亿视频剪辑的数据集上进行了训练，在建模方面，
谷歌团队表示，