Condé Nast 如何用 Amazon Bedrock 构建多模态视频检索
Condé Nast 与 AWS 生成式 AI 创新中心（GenAIIC）基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频检索方案，采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型联合编码画面、音频与转录文本，将单次内容检索耗时从 250 分钟降至 2 分钟以内。
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AWS Machine Learning Blog22
Google Research36 Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线 RL 发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归生成完整结果集，无需 CoT 推理 token。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调扇出语言模型，以集合级属性奖励缓解零样本 LLM 的同义复述坍缩与自回归延迟瓶颈。