近年のジェネレーティブAIの著しい進歩により、人工知能は世界中の企業にとって最優先事項となっている。その結果、大規模な言語モデル（LLM）は、バーチャル・サービス・エージェントからオンライン検索エンジン、詐欺検出まで、あらゆるものを強化する基盤となっています。
エンターテイメント・メディアにおいて、LLMはリッチな検索と発見体験を提供する上で基礎となるものだが、LLMだけでそれを実現することはできない。LLMは予測エンジンであるため、LLMが提供する結果をファクトチェックするための補完的なテクノロジーを必要とする。これらのテクノロジーは精度を向上させ、文脈上の関連性を提供し、結果を豊かにし、LLMの出力を実世界の知識と整合させる。
モデル・コンテキスト・プロトコル(MCP)は、LLMとGracenoteナレッジベースの動的な接続を促進し、LLMの出力が信頼できる単一の真実のソースであることを保証するのに理想的です。このホワイトペーパーでは、MCPがどのようにこの接続を促進し、検索や発見の体験をリッチでパーソナライズされたものにするのか、また、正確で最新かつ完全なものにするのかについて詳しく説明します。
FASTプログラミングにおけるメタデータの欠如が広告収益を妨げている可能性がある
FASTチャンネルは、プログラマティックシステムにおける広告購入の判断材料として、メタデータへの依存度をますます高めていくことになる。
ストリーミングは視聴者を分断されたCTV環境の中に閉じ込めている
ストリーミング視聴者は選択肢の多さと断片化に圧倒されている。この感情は高まりつつあり、様々な下流効果をもたらしている。