这是现代生活中最常见的低风险烦恼之一:一天结束时，你瘫倒在沙发上，终于有几分钟的时间看了几十部精彩的节目或电影，多亏了电视高峰时代和流媒体的出现，你开始滚动屏幕。你没有真正看任何东西，而是花了一个漫长的夜晚打开应用程序，漫无目的地在无数行看起来一样的磁贴中滚动。你最终放弃了，又看了一遍《办公室》。
在这一集的The Vergecast中，我们来看看为什么电视和电影推荐如此复杂，以及人工智能是否能让它们变得更好。如果Spotify可以建立无限的你喜欢的音乐播放列表，YouTube和TikTok似乎总是有完美的东西准备好了，为什么Netflix、Hulu或Max似乎做不到呢?
事实证明，人工智能至少可以提供一点帮助。因为来自OpenAI、Google和其他公司的模型已经吸收了如此多的关于电影和节目的信息——不仅仅是它们的标题和类型，还有所有的概要、评论、回顾，以及来自网络上的更多信息——它们可以综合这些信息，并找到以前很难找到的标题之间的联系。随着上下文窗口变大，这些模型实际上可以一次消化和理解整部电影，这开辟了理解它们的全新方式。
但归根结底，推荐是人类的问题。因为我们都是人。你想看什么，你为什么喜欢你喜欢的东西，比最好的模型所能理解的要复杂得多，变化也大得多。因此，坐下来，打开Netflix，立刻看到正确的标题的想法，短期内不会实现。因此，我们不抱最好的希望，而是研究使用人工智能工具的方法，至少可以更快地获取你的内容。因为看电影很棒;浏览太多的邮件是被严重高估的。
如果你想了解更多我们在本期节目中讨论的内容，这里有一些链接可以帮助你开始:
电影迷瑞尔古德:互联网是一个公司 即时推荐机器-但它需要你让它工作netflix的格雷格彼得斯在一个新的文化备忘录和何时 来自《科学美国》:推荐算法是如何工作的——以及为什么它们可能会错过目标来自谷歌:多模式舞会 看一部44分钟的电影本文来自作者[思真]投稿，不代表飕飕号立场，如若转载，请注明出处：https://www.soso818.com/zskp/202508-6467.html
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我是飕飕号的签约作者“思真”！
希望本篇文章《探索理想的电影推荐》能对你有所帮助！
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本文概览： 这是现代生活中最常见的低风险烦恼之一:一天结束时，你瘫倒在沙发上，终于有几分钟的时间看了几十部精彩的节目或电影，多亏了电视高峰时代和流媒体的出现，你开始滚动屏幕。你...