Dla miłośników rozrywki, rosnące bogactwo wyboru mediów przenika teraz każdy ekran, który posiadamy, z wyjątkiem tych w naszych samochodach.
Od śledzenia wiadomości, przez słuchanie spersonalizowanych list odtwarzania, po oglądanie telewizji na żywo podczas parkowania, nasze zaangażowanie w media w samochodzie znacznie wykroczyło poza to, co jest dostępne w tradycyjnym radiu. Zaangażowanie to pozostaje jednak w dużej mierze związane z naszymi telefonami.
90% samochodów będzie miało wbudowaną łączność do 2030 r.
-McKinsey & Co.
Pomijając łączność w samochodzie, wykorzystanie wszystkiego, co ma do zaoferowania internet - i uporządkowanie go w celu łatwej konsumpcji - stanowi bardzo trudne zadanie dla producentów samochodów.
Kierowcy preferują jednak wrażenia z jazdy na desce rozdzielczej, co stanowi atrakcyjną okazję dla producentów samochodów, którzy wykorzystują dane audio, sportowe i rozrywkowe wideo, aby zapewnić spersonalizowane wrażenia dźwiękowe, których pragną konsumenci.
Czy sztuczna inteligencja potrafi znaleźć odpowiedni odcinek serialu? Nie zawsze.
Bez odpowiedniego ugruntowania wiedzy odpowiedzi modelu LLM dotyczące odcinków seriali telewizyjnych będą zazwyczaj błędne.
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.
Luki fabularne w sztucznej inteligencji
Bez odpowiedniego przygotowania modele LLM nie są w stanie zapewnić widzom telewizyjnym dokładnych wyników wyszukiwania i odkrywania treści.