ప్రొఫెషనల్ గోల్ఫ్ ప్రపంచం, తరచుగా టోర్నమెంట్ లీడర్లపై దృష్టి సారించే టెలివిజన్ ప్రసారాల సంకుచిత దృష్టికోణం ద్వారా గ్రహించబడుతుంది, ఇది చాలా విస్తృతమైన నాటకాన్ని కలిగి ఉంటుంది. విస్తారమైన కోర్సులలో, డజన్ల కొద్దీ పోటీదారులు ఏకకాలంలో సవాళ్లను ఎదుర్కొంటారు, అద్భుతమైన షాట్‌లను కొడతారు మరియు వాతావరణంతో పోరాడుతారు. ఈ పోటీ యొక్క పూర్తి విస్తృతిని సంగ్రహించడం చాలా కాలంగా లాజిస్టికల్ మరియు వనరుల-ఇంటెన్సివ్ సవాలుగా ఉంది. ఇప్పుడు, అధునాతన డేటా సేకరణ మరియు అత్యాధునిక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కలయిక స్క్రిప్ట్‌ను తిరిగి వ్రాస్తోంది, PGA TOUR అభిమానులకు అపూర్వమైన స్థాయి వివరాలు మరియు కథన సందర్భాన్ని అందించడానికి అనుమతిస్తుంది, సాంప్రదాయ కవరేజ్ పరిమితులను అధిగమించింది. THE PLAYERS Championship సందర్భంగా ఒక అద్భుతమైన ప్రదర్శనలో, 30,000 కంటే ఎక్కువ వ్యక్తిగత గోల్ఫ్ షాట్‌ల కోసం ప్రత్యేకమైన వ్రాతపూర్వక వివరణలను రూపొందించడానికి generative AI ని మోహరించారు, ఇది మొత్తం ఫీల్డ్‌లో జరుగుతున్న చర్య గురించి అనుచరులకు మరింత గొప్ప, మరింత సమగ్రమైన అవగాహనను అందిస్తుంది.
శాశ్వత సవాలు: సమగ్ర గోల్ఫ్ కవరేజీని స్కేలింగ్ చేయడం
దశాబ్దాలుగా, ప్రొఫెషనల్ గోల్ఫ్ టోర్నమెంట్ యొక్క కథనం ఎక్కువగా సాంప్రదాయ మీడియా పరిమితుల ద్వారా నిర్దేశించబడింది. మానవ వ్యాఖ్యాతలు మరియు ప్రొడక్షన్ సిబ్బంది సహజంగా లీడర్‌బోర్డ్‌లో అగ్రస్థానంలో ఉన్న ఆటగాళ్ల వైపు లేదా స్థిరపడిన స్టార్ పవర్ ఉన్నవారి వైపు ఆకర్షితులవుతారు. ఈ విధానం ఆకట్టుకునే హైలైట్‌లను అందిస్తున్నప్పటికీ, ఇది అనివార్యంగా పోటీ యొక్క విస్తారమైన భాగాలను నమోదు చేయకుండా వదిలివేస్తుంది. ఫీల్డ్‌లు తరచుగా 140 మంది ఆటగాళ్లను మించిపోతాయి, ప్రతి ఒక్కరూ నాలుగు రోజుల పాటు రౌండ్‌కు 70 షాట్‌ల వరకు తీసుకుంటారు, చర్య యొక్క పూర్తి పరిమాణం అపారమైనది.
PGA TOUR లో డిజిటల్ మరియు బ్రాడ్‌కాస్ట్ టెక్నాలజీస్ సీనియర్ వైస్ ప్రెసిడెంట్ Scott Gutterman, ప్రధాన సమస్యను స్పష్టం చేశారు: “సాధారణంగా, మా సిబ్బంది 25 లేదా 30 మంది గోల్ఫర్‌లను కవర్ చేయగలరు.” ఈ కార్యాచరణ వాస్తవికత అంటే డజన్ల కొద్దీ ఇతర ఆటగాళ్ల కథలు - వారి విజయాలు, పోరాటాలు మరియు కీలక క్షణాలు - ఎక్కువగా చెప్పబడలేదు, వీలైతే ముడి గణాంకాల ద్వారా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటాయి. లీడింగ్ ప్యాక్ వెలుపల నిర్దిష్ట ఆటగాళ్లను అనుసరించే అభిమానులు తరచుగా వారి పనితీరుపై విచ్ఛిన్నమైన అభిప్రాయాన్ని కలిగి ఉంటారు.
PGA TOUR లోని ఆశయం స్పష్టంగా ఉంది: CDW ద్వారా ఆధారితమైన ShotLink అందించిన అద్భుతమైన రిచ్ డేటా స్ట్రీమ్‌ను ఉపయోగించుకోవడం, ఇది తీసుకోబడిన ప్రతి షాట్‌పై ఖచ్చితమైన వివరాలను సంగ్రహిస్తుంది, మరింత సమానమైన మరియు పూర్తి కథన ప్రకృతి దృశ్యాన్ని సృష్టించడానికి. సవాలు డేటా కొరత కాదు, కానీ ప్రతి ఆటగాడు మరియు ప్రతి షాట్‌ను కవర్ చేయడానికి అవసరమైన స్థాయిలో ఆ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఆకట్టుకునే, కథన ఆకృతిలో ప్రదర్శించడానికి అసమర్థత. మానవ వనరులు కేవలం ఈ అంతరాన్ని సమర్థవంతంగా లేదా ఆర్థికంగా పూరించలేకపోయాయి. ప్రాథమిక కొలమానాలను దాటి వెళ్లాలనే కోరిక ఉంది - “JJ Spaun 300-గజాల డ్రైవ్‌ను కొట్టాడు మరియు రంధ్రానికి 125 గజాలు ఉన్నాయి” - ఇది, Gutterman పేర్కొన్నట్లుగా, సంవత్సరాలుగా ప్రమాణంగా ఉంది. లక్ష్యం ఈ డేటా పాయింట్లను అర్థం మరియు సందర్భంతో నింపడం, ముడి సంఖ్యలను ప్రతి పోటీదారు కోసం ఆకర్షణీయమైన కథ చెప్పే అంశాలుగా మార్చడం.
Generative AI ప్రవేశం: మార్పు కోసం సాంకేతిక ఉత్ప్రేరకం
స్కేలింగ్ సవాలును అధిగమించడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని గుర్తించి, PGA TOUR సుమారు రెండు సంవత్సరాల క్రితం generative AI సామర్థ్యాల యొక్క అంకితమైన అన్వేషణను ప్రారంభించింది. ఇది కేవలం విద్యాపరమైన వ్యాయామం కాదు; ఇది ఒక ప్రాథమిక ప్రశ్న ద్వారా నడపబడింది: ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికత కంటెంట్ సృష్టిని ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ముఖ్యంగా, ప్రధాన వాటాదారులకు - అభిమానులు, ఆటగాళ్ళు మరియు టోర్నమెంట్‌లకు ఎలా మెరుగ్గా సేవ చేయగలదు?
ఈ ప్రయాణంలో కీలక సాంకేతిక భాగస్వామి అయిన Amazon Web Services (AWS) తో సన్నిహిత సహకారం ఉంది. TOUR, AWS Bedrock కోసం ఒక పునాది భాగస్వామిగా మారింది, ఇది ఒకే API ద్వారా వివిధ ప్రముఖ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ (FMs) కు యాక్సెస్‌ను అందించే నిర్వహించబడే సేవ. Gutterman వ్యూహాత్మక ప్రయోజనాన్ని వివరిస్తాడు: “Bedrock సమర్థవంతంగా దాదాపు ఏదైనా generative-AI మోడల్ మరియు ఈ రకమైన అనుభవాలను సృష్టించడానికి సాధనాల సూట్‌ను ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.” ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ విధానం వశ్యతను మరియు భవిష్యత్తు-ప్రూఫింగ్‌ను అందించింది, ఒకే AI ప్రొవైడర్ లేదా మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడటాన్ని నివారించింది.
వివరణాత్మక వచనాన్ని రూపొందించే నిర్దిష్ట పని కోసం, TOUR, Bedrock ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న Anthropic అభివృద్ధి చేసిన మోడల్‌లను ఎంచుకుంది. “మేము ఈ రకమైన అనుభవాలను సృష్టించడానికి Anthropic యొక్క Claude మోడల్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాము. ముఖ్యంగా, మేము Anthropic Claude 3.5 Sonnet ని ఉపయోగిస్తున్నాము,” అని Gutterman పేర్కొన్నాడు. గత సంవత్సరం ఒక కీలక పరివర్తనను గుర్తించింది, ప్రారంభ ప్రూఫ్స్ ఆఫ్ కాన్సెప్ట్ (POCs) ను దాటి పూర్తి కార్యాచరణ వైపు కదులుతోంది. ఇందులో AI ని ప్రత్యక్ష టోర్నమెంట్ కవరేజీలో విశ్వసనీయంగా మరియు స్కేల్‌లో ఏకీకృతం చేయడానికి అవసరమైన బలమైన మౌలిక సదుపాయాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్మించడం జరిగింది. అవకాశం ప్రదర్శించడం నుండి ప్రొఫెషనల్ గోల్ఫ్ టోర్నమెంట్ యొక్క డైనమిక్, అధిక-వాల్యూమ్ వాతావరణాన్ని నిర్వహించగల సామర్థ్యం గల ఆచరణాత్మక, పునరావృత వ్యవస్థను అమలు చేయడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడింది. Claude 3.5 Sonnet ఎంపిక క్రీడా వ్యాఖ్యానానికి అనువైన సూక్ష్మమైన, సందర్భోచిత-అవగాహన గల వచనాన్ని రూపొందించడంలో దాని గ్రహించిన బలాల ఆధారంగా ఎంపికను ప్రతిబింబిస్తుంది.
కథనాన్ని రూపొందించడం: AI తెర వెనుక ఒక లుక్
పదివేల కొద్దీ ప్రత్యేకమైన, ఖచ్చితమైన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత షాట్ వివరణలను సమీప-నిజ సమయంలో రూపొందించడం ఒక సంక్లిష్టమైన ఆర్కెస్ట్రేషన్. ఇది కేవలం ముడి డేటాను AI మోడల్‌లోకి ఫీడ్ చేయడం కంటే చాలా ఎక్కువ ఉంటుంది. PGA TOUR, AWS తో కలిసి, ShotLink డేటాను ఆకట్టుకునే కథనాలుగా మార్చడానికి ఒక అధునాతన పైప్‌లైన్‌ను ఇంజనీర్ చేసింది.
1. డేటా ఇంజెషన్ మరియు కాంటెక్స్చువలైజేషన్:
ప్రక్రియ ShotLink నుండి డేటా స్ట్రీమ్‌తో ప్రారంభమవుతుంది. ఇది కేవలం షాట్ యొక్క ఎండ్‌పాయింట్ మాత్రమే కాదు, లై, దూరం, ఉపయోగించిన క్లబ్ మరియు మరిన్ని వివరాలను కలిగి ఉంటుంది. అయితే, ముడి డేటాకు కథన శక్తి లేదు. కీలకమైన తదుపరి దశ కాంటెక్స్ట్ సర్వీసెస్ సెట్‌ను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సేవలు ఇన్‌కమింగ్ డేటాను రూల్స్ ఇంజిన్ కు వ్యతిరేకంగా విశ్లేషించి, ఒక వ్యాఖ్యాన పొరగా పనిచేస్తాయి.
2. రూల్స్ ఇంజిన్: ఇంటెలిజెన్స్ జోడించడం:
ఉత్పత్తి చేయబడిన వచనం అర్థవంతంగా ఉందని మరియు సాధారణ ఆపదలను నివారించడానికి ఈ ఇంజిన్ చాలా ముఖ్యమైనది. Gutterman ఉదాహరణలు అందిస్తాడు: “ఒక ఆటగాడు మొదటి హోల్ నుండి రోజు మొదటి టీ షాట్‌ను కొట్టిన తర్వాత, ఆటగాడు రోజులో పొడవైన డ్రైవ్‌ను కొట్టాడని అది వ్రాయదు.” నియమాలు ప్రాధాన్యతలను నిర్దేశిస్తాయి, వైవిధ్యం మరియు ఔచిత్యాన్ని నిర్ధారిస్తాయి. “ఉదాహరణకు, ప్రతి మూడు కథనాలకు అప్రోచ్ షాట్‌లపై రెగ్యులేషన్స్‌లో గ్రీన్స్ గురించి మాట్లాడమని మేము దానికి చెప్పగలము, తద్వారా టెక్స్ట్ అన్ని ఆటగాళ్లలో పునరావృతం కాదు.” సిస్టమ్ సారూప్య చర్యల కోసం వివరణలను పదబంధం చేయడానికి వేర్వేరు మార్గాలను కూడా నేర్పుతుంది - డ్రైవ్ ప్రతిసారీ ఒకే విధంగా వర్ణించబడదని లేదా పుట్ వర్ణించబడే అదే విధంగా కాదని నిర్ధారిస్తుంది. ఇందులో గోల్ఫ్ జ్ఞానం మరియు కథన ఉత్తమ అభ్యాసాలను సిస్టమ్ యొక్క తర్కంలోకి ఎన్‌కోడ్ చేయడం ఉంటుంది.
3. ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్:
డేటా మరియు సందర్భోచిత నియమాలతో సాయుధమై, ఒక ప్రాంప్ట్ ఇంజిన్ AI మోడల్‌కు ఇవ్వబడిన నిర్దిష్ట సూచనను రూపొందిస్తుంది. ఈ ప్రాంప్ట్ సమర్థవంతంగా అందించిన డేటా పాయింట్లను పొందుపరిచే మరియు సందర్భోచిత మార్గదర్శకాలకు కట్టుబడి ఉండే కథనాన్ని రూపొందించమని AI ని అడుగుతుంది. generative AI తో పనిచేయడంలో సమర్థవంతమైన ప్రాంప్ట్‌లను రూపొందించడం ఒక కీలక నైపుణ్యం, ఇది అవుట్‌పుట్ యొక్క శైలి, స్వరం మరియు కంటెంట్‌ను ఆకృతి చేస్తుంది.
4. AI కథన ఉత్పత్తి:
జాగ్రత్తగా నిర్మించిన ప్రాంప్ట్ అప్పుడు AWS Bedrock ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా Anthropic Claude 3.5 Sonnet మోడల్‌కు పంపబడుతుంది. AI అభ్యర్థనను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు వాస్తవాలు మరియు కావలసిన సందర్భాన్ని పొందుపరిచే వివరణాత్మక వచనాన్ని - షాట్ కథనాన్ని - ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, కేవలం యార్డేజ్‌ను పేర్కొనడానికి బదులుగా, ఇది జోడించవచ్చు, “అతను ఇప్పుడే రోజులో తన పొడవైన డ్రైవ్‌ను కొట్టాడు” లేదా గణాంక సందర్భాన్ని అందించవచ్చు, “125 గజాల దూరంలో, అతను 20% సమయం రంధ్రానికి 10 అడుగుల లోపల ఉంటాడు.” సమాచారం యొక్క ఈ లేయరింగ్ అవుట్‌పుట్‌ను సాధారణ డేటా రిపోర్టింగ్ దాటి పెంచుతుంది.
5. కఠినమైన ధ్రువీకరణ:
ఏదైనా AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన వచనం ప్రజలకు చేరే ముందు, ఖచ్చితత్వం మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి ఇది బహుళ-దశల ధ్రువీకరణ ప్రక్రియకు లోనవుతుంది.
- DataVerification: అవుట్‌పుట్ కథనం ఇన్‌పుట్ ShotLink డేటాకు వ్యతిరేకంగా తనిఖీ చేయబడుతుంది. “Claude 3.5 Sonnet నుండి అవుట్‌పుట్ కథనం ShotLink డేటా అవుట్‌పుట్‌లో సూచించబడినది సిస్టమ్‌లోకి ఇన్‌పుట్ చేయబడిన దానితో సరిపోలుతుందని నిర్ధారించుకోవడానికి ధ్రువీకరణ సేవ ద్వారా వెళుతుంది (ఉదాహరణకు, డ్రైవ్ దూరం),” Gutterman వివరిస్తాడు. ఈ దశ సంభావ్య AI “హాలూసినేషన్స్” లేదా వాస్తవ లోపాల నుండి రక్షిస్తుంది.
- Cosine Similarity: కొసైన్ సిమిలారిటీ విశ్లేషణను ఉపయోగించి మరింత సూక్ష్మమైన తనిఖీ అనుసరిస్తుంది. ఈ టెక్నిక్ ఉత్పత్తి చేయబడిన వచనం మరియు ఇచ్చిన రకం షాట్ కోసం ఆమోదయోగ్యమైన వివరణల కార్పస్ మధ్య అర్థ సారూప్యతను కొలుస్తుంది. “సిస్టమ్ టెక్స్ట్ ఒక డ్రైవ్ గురించి ఎలా మాట్లాడతారో దాని పరిధిలోకి వస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది,” Gutterman జతచేస్తాడు. ఇది స్వరం మరియు పదబంధం సముచితంగా మరియు గోల్ఫ్ చర్యలు సాధారణంగా ఎలా వర్ణించబడతాయో దానికి అనుగుణంగా ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది.
- పబ్లిషింగ్ ఇంజిన్ తనిఖీలు: కథనం ఈ పరీక్షలలో ఉత్తీర్ణత సాధిస్తే, అది పబ్లిషింగ్ ఇంజిన్‌కు వెళుతుంది, అక్కడ TOURCAST యాప్ వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలోకి ఏకీకృతం చేయడానికి ముందు తుది తనిఖీలు జరుగుతాయి.
ఈ ఖచ్చితమైన ప్రక్రియ క్రీడా సమాచార డెలివరీలో విశ్వసనీయతను కొనసాగించడానికి అవసరమైన ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతకు నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతుంది.
వాస్తవ-ప్రపంచ అమలు: THE PLAYERS Championship లో విజయం
ఈ AI-ఆధారిత వ్యవస్థ యొక్క సైద్ధాంతిక సామర్థ్యం PGA TOUR క్యాలెండర్‌లోని ఫ్లాగ్‌షిప్ ఈవెంట్‌లలో ఒకటైన THE PLAYERS Championship సందర్భంగా గణనీయమైన వాస్తవ-ప్రపంచ పరీక్షకు గురిచేయబడింది. ఇది చిన్న-స్థాయి ట్రయల్ కాదు; మొత్తం ఫీల్డ్ కోసం నాలుగు రౌండ్లలో కథనాలను రూపొందించడానికి సిస్టమ్ మోహరించబడింది.
ఫలితాలు ఆకట్టుకున్నాయి. generative AI సిస్టమ్ టోర్నమెంట్ వారంలో 30,000 కంటే ఎక్కువ వ్యక్తిగత షాట్‌ల కోసం వివరణాత్మక వచనాన్ని విజయవంతంగా ఉత్పత్తి చేసింది. ఇది కవరేజ్ లోతులో ఒక స్మారక లీపును సూచిస్తుంది, ప్రతి పోటీదారు తీసుకున్న ప్రతి ఒక్క షాట్‌కు సమర్థవంతంగా కథన అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది.
అంతే ముఖ్యమైనది సిస్టమ్ యొక్క విశ్వసనీయత. “THE PLAYERS Championship సందర్భంగా, 30,000 షాట్‌లపై ఖచ్చితత్వం సుమారు 96% ఉంది, ఇది మేము ఉంటామని మేము భావించిన చోట ఉంది,” Gutterman నివేదిస్తాడు. ప్రత్యక్ష, డైనమిక్ స్పోర్టింగ్ ఈవెంట్‌లో ఈ స్థాయి ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం, ఇక్కడ డేటా నిరంతరం ప్రవహిస్తుంది మరియు సందర్భం వేగంగా మారుతుంది, ఇది అంతర్లీన సాంకేతికత యొక్క పటిష్టతకు మరియు ధ్రువీకరణ ప్రక్రియల యొక్క సంపూర్ణతకు నిదర్శనం. 96% సమీక్ష లేదా విస్మరించాల్సిన చిన్న శాతాన్ని సూచిస్తున్నప్పటికీ, మొత్తం విజయ రేటు పెద్ద-స్థాయి విస్తరణ కోసం సిస్టమ్ యొక్క సాధ్యతను ప్రదర్శించింది. ఈ విజయం రెండు సంవత్సరాల అభివృద్ధిని ధృవీకరించింది మరియు TOUR యొక్క కంటెంట్ వ్యూహంలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిని గుర్తించింది.
భవిష్యత్తును చార్టింగ్ చేయడం: టెక్స్ట్ దాటి మరియు వ్యక్తిగతీకరణ వైపు
టెక్స్ట్-ఆధారిత కథనాల విజయవంతమైన అమలు AI ని ఉపయోగించుకోవటానికి PGA TOUR యొక్క దృష్టి యొక్క ప్రారంభం మాత్రమే. ప్రస్తుత సిస్టమ్ ప్రధానంగా టెక్స్ట్-సెంట్రిక్ ఎందుకంటే ప్రత్యక్ష వీడియో మరియు ఆడియో స్ట్రీమ్‌లను నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేయగల మరియు అర్థం చేసుకోగల AI మోడల్స్ ఇంకా పరిపక్వం చెందుతున్నాయి. అయితే, రోడ్‌మ్యాప్ స్పష్టంగా మరింత లీనమయ్యే, బహుళ-ఇంద్రియ భవిష్యత్తు వైపు సూచిస్తుంది.
మల్టీమోడల్ AI ఇంటిగ్రేషన్:
“ఇది ప్రత్యక్ష డేటా, ప్రత్యక్ష ఆడియో, ప్రత్యక్ష వీడియో కలయికగా ఉండే రోజు వైపు మేము నిర్మిస్తున్నాము మరియు ఆపై వీడియోను సృష్టించడానికి మరియు వాయిస్‌ను రూపొందించడానికి మల్టీమోడల్ అవుట్‌పుట్‌ను ఉపయోగిస్తాము,” Gutterman ఊహించాడు. ఇది భవిష్యత్తును సూచిస్తుంది, ఇక్కడ AI సంభావ్యంగా స్వింగ్ మెకానిక్స్ పై వ్యాఖ్యానించడానికి వీడియో ఫీడ్‌లను విశ్లేషించగలదు, ఆటగాళ్ల ప్రతిచర్యలను అర్థం చేసుకోగలదు లేదా ప్రేక్షకుల శబ్దాన్ని కూడా అంచనా వేయగలదు, ఈ పరిశీలనలను ShotLink డేటాతో ఏకీకృతం చేసి మరింత గొప్ప కంటెంట్ అనుభవాలను సృష్టించగలదు, బహుశా AI-ఉత్పత్తి చేసిన వాయిస్‌ఓవర్‌లతో ఆటోమేటెడ్ వీడియో హైలైట్‌లు కూడా.
సింథటిక్ వాయిస్ కామెంటరీ:
అభిమానులకు అందుబాటులో ఉన్న అనేక “Every Shot Live” స్ట్రీమ్‌లపై వ్యాఖ్యానం లేకపోవడాన్ని పరిష్కరించడం మరింత తక్షణ లక్ష్యం. సంవత్సరాలుగా, ఈ ఫీడ్‌లు, తరచుగా 50 ఏకకాల స్ట్రీమ్‌ల సంఖ్యలో ఉంటాయి, కేవలం సహజ ధ్వని మరియు గణాంక అతివ్యాప్తులను మాత్రమే కలిగి ఉన్నాయి. “మా లక్ష్యం ఎల్లప్పుడూ కథను చెప్పే మానవుడిని కలిగి ఉండటమే, కానీ రోజంతా 48 స్ట్రీమ్‌లలో ఇద్దరు వ్యాఖ్యాతలను కలిగి ఉండటం ఖర్చు-నిరోధకం,” Gutterman అంగీకరిస్తాడు. Generative AI ఒక స్కేలబుల్ పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. “మేము ప్రాంప్ట్‌లను [కథనాలను] చదవగల సింథటిక్ వాయిస్‌పై AWS తో కలిసి పనిచేస్తున్నాము. AI తో, వీక్షకుడు వారు క్లోజ్డ్ క్యాప్షనింగ్‌ను ఆన్ చేసినట్లే వ్యాఖ్యానాన్ని ఆన్ చేయవచ్చు.” ఈ సామర్థ్యం బహుళ భాషలకు కూడా సులభంగా విస్తరించగలదు, ఉదాహరణకు, ఒక స్విచ్ ఫ్లిక్‌తో స్పానిష్‌లో వ్యాఖ్యానాన్ని అందిస్తుంది, ప్రాప్యతను నాటకీయంగా పెంచుతుంది.
వ్యూహాత్మక మోడల్ అజ్ఞాతత్వం:
ఈ భవిష్యత్ పరిణామాలకు ఆధారం AWS Bedrock అందించిన వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం - మోడల్ అజ్ఞాతత్వం. TOUR ఒకే AI మోడల్ ప్రొవైడర్‌కు లాక్ చేయబడలేదు. “Bedrock PGA TOUR ను మోడల్-అజ్ఞాతంగా ఉండటానికి మరియు పని కోసం ఉత్తమ మోడల్‌ను కనుగొనడానికి అనుమతిస్తుంది,” Gutterman నొక్కి చెబుతాడు. వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ఈ వశ్యత చాలా ముఖ్యమైనది. “భవిష్యత్ మోడల్స్ తక్కువ ఖర్చుతో ఒక ఫంక్షన్‌ను చేయగలిగితే, Tour సమస్యలు లేకుండా దానికి మారవచ్చు.” అతను ఒకే, సర్వశక్తివంతమైన మోడల్ అనే భావనను తోసిపుచ్చాడు, “మేము చూస్తున్నది ఏమిటంటే, అది అలా కాదు.” వ్యూహం పని కోసం ఉత్తమ సాధనాన్ని ఉపయోగించడం: సూక్ష్మమైన టెక్స్ట్ జనరేషన్ కోసం Anthropic యొక్క Claude, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్‌ల కోసం సంభావ్యంగా కొత్త AWS Nova మోడల్, మరియు బహుశా అనువాదం వంటి ఫంక్షన్‌ల కోసం ఇతర ప్రత్యేక మోడల్స్. ఈ విధానం దీర్ఘకాలంలో ఖర్చు మరియు పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
అంతిమ బహుమతి: హైపర్-వ్యక్తిగతీకరించిన అభిమానుల అనుభవాలు
సాంకేతిక పురోగతులు వాటి స్వంత హక్కులో ఆకట్టుకునేవి అయినప్పటికీ, PGA TOUR యొక్క generative AI కార్యక్రమాల వెనుక చోదక శక్తి ప్రాథమికంగా రూపాంతరం చెందిన అభిమానుల అనుభవం యొక్క అన్వేషణ: హైపర్-పర్సనలైజేషన్.
ప్రతి షాట్‌కు కథన సందర్భాన్ని రూపొందించగల సామర్థ్యం వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలకు ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన కంటెంట్‌ను అందించడానికి పునాది వేస్తుంది. “ఇది హైపర్-పర్సనలైజేషన్ మార్గంలో మమ్మల్ని ముందుకు నడిపిస్తుంది, ఇక్కడ ఒక అభిమాని వారి ఇష్టమైన ఆటగాళ్ల నుండి ఉత్తమ వీడియోతో రోజు చివరిలో ఒక కథనాన్ని పొందవచ్చు,” Gutterman వివరిస్తాడు. మీ ఇష్టమైన గోల్ఫర్ ఆడిన ప్రతి ముఖ్యమైన షాట్‌ను కలిగి ఉన్న హైలైట్ రీల్‌ను స్వయంచాలకంగా సంకలనం చేసే యాప్‌ను ఊహించుకోండి, సందర్భోచిత కథన వివరణలతో పూర్తి చేయండి, వారి రౌండ్ ముగిసిన కొద్దిసేపటికే డెలివరీ చేయబడుతుంది.
ఇది సాధారణ క్యూరేషన్ దాటి విస్తరించింది. TOUR ప్రిడిక్టివ్ ఎంగేజ్‌మెంట్ సామర్థ్యం గల సిస్టమ్‌లను ఊహించింది. “యాప్‌కు ఇప్పటికే మీకు ఏమి ఇష్టమో తెలుసు మరియు మీకు కావలసినదాన్ని మీకు అందిస్తుంది,” Gutterman సూచిస్తాడు. అభిమాని ప్రాధాన్యతలను నేర్చుకోవడం ద్వారా - ఇష్టమైన ఆటగాళ్ళు, నిర్దిష్ట గణాంకాలపై ఆసక్తి (డ్రైవింగ్ దూరం లేదా పుట్టింగ్ పనితీరు వంటివి), లేదా ఇష్టపడే కంటెంట్ ఫార్మాట్‌లు కూడా - ప్లాట్‌ఫారమ్ అత్యంత సంబంధిత సమాచారం మరియు కథనాలను చురుకుగా అందించగలదు, బహుశా వారి ఇష్టమైన ఆటగాడు క్లిష్టమైన పుట్‌ను ఎదుర్కొంటున్నప్పుడు లేదా చారిత్రాత్మకంగా సవాలుగా ఉన్న స్థానం నుండి షాట్‌ను ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు అభిమానిని హెచ్చరించవచ్చు.
ఈ స్థాయి వ్యక్తిగతీకరణ నిశ్చితార్థాన్ని మరింతగా పెంచడం, గోల్ఫ్ కంటెంట్ వినియోగాన్ని మరింత సంబంధితంగా, సమర్థవంతంగా మరియు చివరికి ప్రతి వ్యక్తి అభిమానికి మరింత సంతృప్తికరంగా మార్చడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. దాని విస్తారమైన డేటా నిల్వలలో దాగి ఉన్న కథన సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి generative AI ని ఉపయోగించడం ద్వారా, PGA TOUR దాని కవరేజీని స్కేలింగ్ చేయడమే కాదు; ఇది ప్రతి అనుచరుడి యొక్క ప్రత్యేక దృక్పథానికి సరిపోయేలా ఆట యొక్క కథనాన్ని సాంకేతికత రూపొందించే భవిష్యత్తుకు మార్గదర్శకత్వం వహిస్తోంది. నిష్క్రియాత్మకంగా ఒకే ప్రసార ఫీడ్‌ను స్వీకరించే శకం క్రీడతో డైనమిక్, వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు డేటా-రిచ్ ఎంగేజ్‌మెంట్‌కు దారితీస్తోంది.