北京
机器之心报道
机器之心编辑部
大家都在关注硅谷 AI 领头羊们的抢人大戏，尤其是 Meta 近期又挖去了三位来自谷歌的 IMO 金牌研究者。
虽然说小扎（扎克伯格）铆足了劲儿要重振 Llama 雄风，正如火如荼的进行人才大引进。
但是吧，挖进去的人在 Meta 显山露水还需要一段时间，而从 Meta 离开的人的创业成果已经崭露头角了。
Dr. Shawn Shen，联合创始人兼首席执行官（左）；Ben (Enmin) Zhou，联合创始人兼首席技术官（右）。
前 Meta Reality Labs顶尖科学家团队创立的 AI 研究实验室Memories.ai，正式宣布完成 800 万美元种子轮融资。本轮融资由 Susa Ventures 领投，三星风投（Samsung Next）、Fusion Fund 等知名机构跟投。
Memories.ai 团队已经在大模型领域完成了一项重大的突破成果，剑指 AI 系统的「记忆缺失」问题，为视觉模型创造了强大的「记忆大脑」。
「最强大脑」
众所周知，大模型是标标准准的「金鱼记忆」
比如，大多数 AI 系统都缺乏对历史画面的记忆，难以理解前后之间的关联。
就像我们经常开的玩笑，「记忆是个先进先出栈」，只不过大模型的栈容量似乎总是不够用。
这种「金鱼记忆」限制了它们在需要深入理解场景和动态变化的应用中发挥作用，尤其是在视频密集型任务里表现不佳。
为了彻底解决这个问题，Memories.ai 通过其核心创新 —— 大视觉记忆模型（LVMM），为 AI 系统引入了一个革命性的视觉记忆层
该模型突破了传统 AI 在视频处理中仅限于片段式分析的范式，转而能够持续捕获、存储和结构化海量的视觉数据，从而使 AI 模型能够：
永久保留上下文信息： 从孤立的帧转向对事件因果链的深度理解。
精准识别时序模式： 实现对人脸、物体和行为在时间轴上的持续追踪和识别。
智能对比分析： 快速对比新旧视觉信息，有效识别变化和异常。
该平台把原始视频转化成可搜索、带上下文关联的数据库，让 AI 系统具备类似人类的持续学习能力，给 AI 系统配备了无限视觉记忆的「最强大脑」。这一突破让 AI 在理解视频和实际应用方面，迈出了里程碑式的一步。
该团队的大视觉记忆模型不仅在多个视觉理解任务中刷新了 SOTA 基准，更提供了一种全新的视角来解决复杂视觉信息检索与理解的挑战。
这些结果充分证明了模型在视频分类、视频检索和视频问答领域的「卓越性能」。
尤其在视觉记忆检索方面，能够高效处理那些需要大规模内容检索作为辅助参考的复杂查询，从而显著提升了模型的应用广度与深度。
「巨大潜能」
LVMM 技术在多个关键领域展现出巨大的应用潜力，其核心优势在于：
- 时间跨度无限制： 能够处理并记忆数月甚至数年的视频数据。
- 上下文深度理解： 不仅识别物体，更能理解事件的因果链和时序模式。
- 高效检索与分析： 将原始视频转化为可搜索数据库，实现秒级检索和分析。
该团队已与多个领域的合作伙伴展开合作，推动 LVMM 技术的应用落地：
- 安防安全： 显著提升监控录像的检索效率，在数秒内搜索数月的数据。
- 媒体娱乐： 实现对数十年内容库中特定场景或视觉元素的即时查找。
- 市场营销： 对数百万社交视频进行深度情感和提及分析，捕捉新兴趋势。
- 消费电子： 为下一代移动体验引入强大的视觉记忆能力，多家手机公司，如三星已成为首批合作对象之一。
Memories.ai 联合创始人兼首席执行官沈博士强调：「人类的智慧源于丰富的、相互关联的视觉记忆。我们的使命是赋予 AI 这种深度的情境感知能力，以共同构建一个更安全、更智能的世界。」
「便捷交互」
为了让用户更直观地体验 LVMM（大视觉记忆模型）的强大能力，该团队已将核心技术通过 API 接口全面开放，并同步推出直观、可交互的网页应用。用户可以便捷地上传视频或接入现有视频库，实现快速、精准的内容检索与深度分析。
借助毫秒级精度的检索引擎，在视频问答场景中展现了卓越的视频帧级引用能力，真正实现了对视频的多模态深度解析。
还有一系列的Demo Agents，展示了模型在不同场景下的应用能力，例如：
Video Creator对话式视频创作助手，基于全球首个大视觉记忆模型，通过可自由编辑的提示词模板，仅用简单对话即可生成多剪辑高质量视频。
Video Marketer是一个基于大视觉记忆模型的智能营销工具，依托海量视频数据，能即时洞察 TikTok 的爆款趋势、热门开场白和头部网红策略，助力高效实现社交视频营销。
这些 Demo Agents 不仅是技术能力的展示，更是探索未来应用的起点。
如果你是一家公司，正被海量视频数据淹没；或者是一位对视觉记忆与智能交叉点着迷的研究者；又或者只是好奇当人工智能拥有记忆之后会变成什么样 —— 欢迎访问 https://memories.ai。
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