De aanzienlijke vooruitgang die de afgelopen jaren is geboekt in generatieve AI heeft kunstmatige intelligentie tot een topprioriteit gemaakt voor bedrijven over de hele wereld. Als gevolg hiervan zijn grote taalmodellen (LLM's) fundamenteel geworden voor alles van virtuele serviceagenten tot online zoekmachines en fraudedetectie.
In entertainmentmedia zullen LLM's van fundamenteel belang zijn voor rijke zoek- en ontdekkingservaringen, maar ze kunnen het niet alleen. Omdat LLM's voorspellende engines zijn, hebben ze aanvullende technologieën nodig om de resultaten die ze leveren op feiten te controleren. Deze technologieën verbeteren de nauwkeurigheid, bieden contextuele relevantie, verrijken resultaten en stemmen LLM-uitvoer af op kennis uit de echte wereld.
Het Model Context Protocol (MCP) is ideaal om ervoor te zorgen dat de uitvoer van een LLM een betrouwbare enkele bron van waarheid is die een dynamische verbinding tussen een LLM en de kennisbank van Gracenotemogelijk maakt. Deze whitepaper beschrijft hoe MCP die verbinding mogelijk maakt om ervoor te zorgen dat zoek- en vindervaringen rijk en gepersonaliseerd zijn, maar ook accuraat, recent en compleet.
Streaming houdt kijkers geboeid in een gefragmenteerd CTV-landschap
Streamingkijkers worden overweldigd door keuze en fragmentatie. Dit gevoel neemt toe en heeft een reeks gevolgen.
De streamingparadox: meer content leidt tot minder tevredenheid
De frustraties van kijkers nemen toe naarmate de congestie van streamingdiensten toeneemt, wat mogelijkheden voor verbeterde UX en content aan het licht brengt.
De congestie van streamingservices zorgt voor een toename in de betrokkenheid bij FAST-kanalen
Naarmate het aantal streamingopties toeneemt, neemt de betrokkenheid bij FAST-kanalen toe, waarbij nieuws en sport topgenres worden.