Znaczące postępy w generatywnej sztucznej inteligencji w ostatnich latach sprawiły, że sztuczna inteligencja stała się priorytetem dla firm na całym świecie. W rezultacie duże modele językowe (LLM) stały się podstawą w zasilaniu wszystkiego, od wirtualnych agentów usługowych, przez wyszukiwarki internetowe, po wykrywanie oszustw.
W mediach rozrywkowych, LLM będą miały fundamentalne znaczenie w zasilaniu bogatych doświadczeń wyszukiwania i odkrywania, ale nie mogą tego zrobić same. Ponieważ LLM są silnikami predykcyjnymi, wymagają dodatkowych technologii do sprawdzania dostarczanych przez nie wyników. Technologie te poprawiają dokładność, zapewniają trafność kontekstową, wzbogacają wyniki i dostosowują wyniki LLM do rzeczywistej wiedzy.
Protokół MCP (Model Context Protocol) jest idealny do zapewnienia, że dane wyjściowe LLM są wiarygodnym, pojedynczym źródłem prawdy, ułatwiającym dynamiczne połączenie między LLM a bazą wiedzy Gracenote. Ta biała księga szczegółowo opisuje, w jaki sposób MCP ułatwia to połączenie, aby zapewnić, że doświadczenia związane z wyszukiwaniem i odkrywaniem są bogate i spersonalizowane, a także dokładne, aktualne i kompletne.
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.
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.
Streaming przyciąga widzów w rozdrobnionym świecie telewizji CTV
Widzowie serwisów streamingowych są przytłoczeni ogromem wyboru i fragmentacją. To odczucie nasila się i ma szereg skutków ubocznych.