Negli ultimi anni, i significativi progressi dell'IA generativa hanno reso l'intelligenza artificiale una priorità assoluta per le aziende di tutto il mondo. Di conseguenza, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati fondamentali per l'alimentazione di qualsiasi cosa, dagli agenti di servizio virtuale ai motori di ricerca online, fino al rilevamento delle frodi.
Nei media d'intrattenimento, gli LLM saranno fondamentali per alimentare esperienze di ricerca e scoperta ricche, ma non possono farlo da soli. Poiché gli LLM sono motori di previsione, necessitano di tecnologie complementari per verificare i risultati che forniscono. Queste tecnologie migliorano l'accuratezza, forniscono rilevanza contestuale, arricchiscono i risultati e allineano i risultati degli LLM con le conoscenze del mondo reale.
Il Model Context Protocol (MCP) è ideale per garantire che l'output di un LLM sia un'unica fonte di verità affidabile, facilitando una connessione dinamica tra un LLM e la base di conoscenza di Gracenote. Questo white paper illustra in dettaglio come l'MCP facilita tale connessione per garantire che le esperienze di ricerca e scoperta siano ricche e personalizzate, oltre che accurate, recenti e complete.
Lo streaming tiene gli spettatori incollati allo schermo in un panorama CTV frammentato
Gli spettatori dello streaming sono ormai sopraffatti dalla scelta e dalla frammentazione. Questo sentimento sta crescendo e ha una serie di effetti a valle.
Il paradosso dello streaming: più contenuti hanno portato a una minore soddisfazione
Le frustrazioni degli spettatori aumentano di pari passo con la congestione dei servizi di streaming, evidenziando le opportunità di migliorare la UX e la scoperta dei contenuti.
La congestione dei servizi di streaming sta alimentando un aumento del coinvolgimento dei canali FAST
Con la proliferazione delle opzioni di streaming, l'impegno nei confronti dei canali FAST è in aumento, con notizie e sport che diventano generi di punta.