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The next generation of search
下一代搜索 从视频开始。
Memorå 将视频转化为带有时间戳、来源和上下文的可搜索知识。搜索一个观点、一句话或一个人物，直接定位到它在视频中出现的时刻。
开始搜索视频知识 ↗OSINT on me." Okay. 40 hours later. Like
Search what was said
不必重新观看一个小时的视频，只为寻找其中的一句话。
The problem
网页中的一句话，几年后还能被搜索引擎找回来。视频中的一句话，可能永远沉在一小时的时间轴里。
“我记得这个观点，却忘了是谁说的。
“我看过这个视频，却找不到那句话。
“我收藏了几百个视频，却搜不了自己学过什么。
How Memorå works
01
Import 导入
粘贴一个公开视频链接。
02
Transcribe 转写
转写全文，保留句子级时间戳。
03
Understand 理解
识别人物、主题与观点。
04
Search 搜索
搜索并返回原始来源与时刻。
What we are building
Search Layer
搜一句话，不是搜标题。
让视频内部的内容可以被搜索。搜索不再停留在标题和简介，而是深入到每一句话、每一个观点、每一个时间点。
Understanding Layer
视频进来是文件，出去是结构化的知识。
让视频从媒体文件变成结构化知识。Memorå 自动完成语音转写、时间轴对齐、章节划分、主题识别、摘要生成和语义索引。
Memory Layer
半年后还能找回你看过的东西。
让看过的内容能够长期沉淀。保存视频、文字稿、摘要、片段和笔记，逐渐建立属于自己的视频知识历史。
Knowledge Layer
不同视频里的同一个观点，连在一起。
让不同视频中的观点被连接。跨视频搜索同一主题、比较不同人的观点，发现过去分散在各处的知识关联。
Public Knowledge Index
别人理解过的视频，你不用再等一次。
让同一个公开视频不必被重复理解。在尊重创作者权益和平台规则的前提下，一次处理的知识索引可被持续复用——一次理解，服务更多搜索。
From library to search engine
对用户来说，Memorå 是一个会持续增长的视频知识库。今天保存一个视频，也许只是拿到一份文字稿和总结。
保存了一百个视频，他可以搜索自己过去看过什么。知识库里有一千个视频，他可以跨视频提问、比较观点、寻找证据，重新利用过去积累的知识。
但个人知识库只是第一步。Memorå 更长期的目标，是为视频互联网建立一个知识索引：
不只找到应该观看的视频，而是直接找到视频里与你有关的那段知识。
Why now
01
互联网中的知识正在快速从网页迁移到视频、播客和其他音视频内容。
02
语音识别、大语言模型和多模态理解，让机器第一次能够大规模理解视频内部的内容。
03
用户已经习惯用自然语言提问，不再只想拿到一串链接，而是希望直接找到答案、来源和上下文。
过去，处理一段长视频需要大量人工。现在，我们可以自动把视频转写、分段、理解、索引，并保留精确的来源和时间位置。
视频互联网已经出现。它需要属于自己的搜索基础设施。
Summaries are the starting point
视频总结解决的是一次性问题：「这个视频大概讲了什么？」
Memorå 解决的是一个长期问题：「互联网上的视频知识，怎样被持续搜索、引用、积累和重新利用？」
我们不是只帮你更快看完一个视频——我们让视频成为机器和人都能长期使用的知识。
总结只是其中一个功能。真正的价值来自：
完整的视频内容获取与转写
句子级时间戳
精确语义搜索
原始来源与上下文
跨视频知识关联
长期个人知识积累
不断增长的视频知识索引
Our vision
Google 为网页建立了索引。Memorå 希望为视频中的知识建立索引。
未来的搜索不会只理解网页，也不会只返回链接。它将理解视频、播客、课程、会议和直播里发生过的表达，并准确告诉用户：
Memorå is building the next generation of search by indexing knowledge inside videos.
Memorå 正在通过索引视频中的知识，构建下一代搜索。