Spostrzeżenia

Gracenote perspektywy

Spostrzeżenia pomagające podejmować świadome decyzje biznesowe

Czy sztuczna inteligencja potrafi znaleźć odpowiedni odcinek serialu? Nie zawsze.

Bez odpowiedniego ugruntowania wiedzy odpowiedzi modelu LLM dotyczące odcinków seriali telewizyjnych będą zazwyczaj błędne.

22 lipca 2026 r.
Dlaczego duże modele językowe oparte na danych z otwartych źródeł nie są w stanie rozwiązać problemu wyszukiwania treści

Modele językowe (LLM) mogą złagodzić narastającą frustrację związaną z wyszukiwaniem treści — ale nie, jeśli dostarczają złe wyniki.

17 czerwca 2026 r.
Luki fabularne w sztucznej inteligencji

Bez odpowiedniego przygotowania modele LLM nie są w stanie zapewnić widzom telewizyjnym dokładnych wyników wyszukiwania i odkrywania treści.

10 czerwca 2026 r.
Treści sportowe w globalnych serwisach SVOD wkrótce będą konkurować z katalogami filmowymi

Liczba programów sportowych w ofercie globalnych dostawców usług SVOD przekracza obecnie 38,5 tysiąca.

28 maja 2026 r.
Halucynacje: jakie są zagrożenia?

Modele językowe są dalekie od doskonałości, a w świecie rozrywki wydaje im się, że wiedzą więcej, niż w rzeczywistości.

29 kwietnia 2026 r.
Jeśli chodzi o rozrywkę nowej generacji, jakość modeli LLM zależy wyłącznie od jakości danych, do których mają dostęp

Aby korporacyjne modele językowe (LLM) mogły zapewnić użytkownikom doświadczenia związane z treściami nowej generacji, na jakie są zdolne, kluczowe znaczenie ma dostęp do wiarygodnych danych branżowych.

22 kwietnia 2026 r.
Sztuczna inteligencja może usprawnić wyszukiwanie treści, ale nie zadziała, jeśli ludzie nie będą jej ufać

GenAI ma potencjał, by łączyć ludzi z treściami, których szukają, ale zaufanie stanowi tu poważną przeszkodę.

14 kwietnia 2026 r.
Wyszukiwanie i odkrywanie programów telewizyjnych w erze sztucznej inteligencji

Sposób, w jaki ludzie szukają informacji, ulega zmianom, ale bez odpowiednich danych sztuczna inteligencja tylko potwierdzi, że nie można jej ufać.

8 kwietnia 2026 r.
Racjonalne myślenie: dlaczego doświadczenia związane z telewizją internetową opartą na sztucznej inteligencji zależą od danych

Złe dane stanowią realne zagrożenie. Modele LLM są potężnymi narzędziami, ale ich skuteczność zależy od jakości informacji, do których mają dostęp.

12 marca 2026 r.
W 2025 r. programy sportowe zwiększyły swój udział w rynku streamingu.

Wraz z rozwojem bibliotek treści i mnożeniem się kanałów dystrybucji, sport stał się najgorętszym towarem w świecie streamingu.

24 lutego 2026 r.
Czym różnią się technologie RAG i MCP pod względem zasilania telewizyjnych doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji

RAG i MCP zajmują się ograniczeniami modeli LLM, ale podchodzą do tej kwestii w zasadniczo odmienny sposób.

10 lutego 2026 r.
Brak metadanych w programowaniu FAST może utrudniać uzyskanie przychodów z reklam.

Kanały FAST będą w coraz większym stopniu uzależnione od metadanych, które będą stanowić podstawę do zakupu reklam w systemach programowych.

2 lutego 2026 r.
123...5

Skontaktuj się z nami

Wypełnij formularz, aby się z nami skontaktować!











    Pozostało 255 z 255 znaków
















    Udostępniając nam swoje dane kontaktowe, użytkownik potwierdza, że zapoznał się z naszym Oświadczeniem o ochronie prywatności i że wyraża zgodę na otrzymywanie informacji o działalności Gracenote, produktach/usługach i wydarzeniach, które mogą go zainteresować. Jeśli jednak kiedykolwiek zmienisz zdanie, możesz zrezygnować z subskrypcji naszych wiadomości, postępując zgodnie z instrukcjami zawartymi w otrzymanej od nas wiadomości e-mail.

    Dziękujemy za skontaktowanie się z nami!

    Otrzymaliśmy Twoje zapytanie, a nasz zespół chętnie Ci pomoże. Niezwłocznie przeanalizujemy Twoją wiadomość i odpowiemy tak szybko, jak to możliwe.