提升短视频可搜索性

YouTube Shorts（时长不足1分钟的短视频）每日观看量超500亿次。由于制作快捷，这些视频往往缺少便于搜索的标题和描述。为此开发了视觉语言模型Flamingo，通过分析视频初始帧自动生成内容描述（例如"头顶平衡饼干堆的小狗"），并将文本作为元数据存储至平台系统。该技术已全面应用于新上传的Shorts视频，通过构建清晰内容分类提升搜索匹配精度，帮助用户发现更多元创作者的关联内容。

优化视频压缩技术

面对日益增长的网络视频流量，与某平台合作测试AI模型MuZero对VP9编解码器的优化效果。在真实流量环境中应用后，实现平均4%的码率降低。码率优化直接影响视频播放所需的计算能力、带宽占用及存储需求，显著改善加载速度、分辨率、缓冲效率和数据消耗。该技术有效减少全球用户观看视频时的数据使用量。

保障品牌安全性

自2018年起合作开发标签质量模型（LQM），依据广告主合规指南对视频进行精准分类。该系统不仅提升广告投放准确度，更确保广告内容与符合平台准则的视频相匹配。通过改进视频识别与分类机制，增强观众、创作者和广告主对平台的信任度。

自动化章节生成功能

与搜索团队联合开发AI系统，通过自动处理视频转录文本、音频及视觉特征，为创作者推荐章节划分点和标题建议。AutoChapters功能自2022年推出以来，已应用于数千万视频，既减少观众内容查找时间，也降低创作者手动标注的工作负荷。

技术演进与持续优化

持续通过人工智能研究改进产品体验，现有合作已对用户生活产生实质性影响，多项进行中的项目将继续优化平台用户体验。

相关技术指标：

• Flamingo模型：基于视觉分析的元数据自动生成
• MuZero优化：VP9编解码器码率降低4%
• LQM模型：广告合规标签精准分类
• AutoChapters：多模态（文本/音频/视觉）特征处理