Dankzij aanzienlijke vooruitgang in generatieve AI in de recente jaren is kunstmatige intelligentie een toprioriteit geworden voor bedrijven wereldwijd. Hierdoor zijn large language models (LLM's) fundamenteel geworden voor alles van virtuele serviceagents 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 te garanderen dat de uitvoer van een LLM een betrouwbare centrale bron van waarheid is, door een dynamische verbinding mogelijk te maken tussen een LLM en de kennisbank van Gracenote. Deze whitepaper beschrijft hoe MCP die verbinding vergemakkelijkt om ervoor te zorgen dat zoek- en ontdekkingservaringen rijk en gepersonaliseerd zijn, evenals nauwkeurig, actueel en volledig.
Het voordeel van het startscherm
Gecentraliseerde sportcentra zouden wel eens een doorbraak kunnen betekenen voor aanbieders van ‘ content ’.
Live sport en nieuws zijn de nieuwe zwaargewichten op de FAST-zenders
Het publiek van FAST heeft 26,6% meer nieuwsprogramma’s en 37,5% meer sportprogramma’s om uit te kiezen dan een jaar geleden.
Waarom jouw LLM denkt dat "The Madison" in Wisconsin ligt
LLM's gaan een sleutelrol spelen bij contentontdekking, maar succesvolle AI-strategieën worden niet gebouwd met grotere modellen.