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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

KI-Forscherin
38 Artikel
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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie hat bereits Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Sie ist außerdem Teil des Benchmark-Teams und konzentriert sich auf Large Language Models (LLMs), KI-Agenten und agentische Frameworks.

Nazlı hat einen Masterabschluss in Business Analytics von der University of Denver.

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Webcrawler-Benchmark, um Websites an KI zu verfüttern

Wir haben vier Crawl-APIs über drei Domänen mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgrad auf drei maximalen Tiefenstufen (5, 10, 20) mit einem Limit von 1.000 Seiten getestet und dabei Crawl-Abdeckung, Ausführungszeit, Link-Erkennung, Markdown-Link-Qualität und Genauigkeit der Titel-Extraktion gemessen. Wenn Sie Folgendes beabsichtigen: Sie können unsere Benchmark-Methodik lesen. Firecrawl crawlt durchgehend etwa 100 Seiten auf theregister.com unabhängig von der…

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21. Aug

Mobile KI-Agenten in 65 realen Aufgaben getestet

Wir haben 3 Tage damit verbracht, vier mobile KI-Agenten (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid und AppAgent) in 65 realen Aufgaben mit einem Android-Emulator zu benchmarken, wobei Anwendungen wie Kalenderverwaltung, Kontakterstellung, Fotoaufnahme, Audioaufzeichnung und Dateioperationen zum Einsatz kamen. Siehe die Benchmark-Ergebnisse einschließlich Leistungsvergleich in realen Aufgaben, Kosten und Ausführungszeiten: Höchste Erfolgsquote (43 %) mit hohen Kosten pro erfolgreicher Aufgabe…

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21. Aug

Top LLMOps-Tools & Vergleich mit MLOps

LLMOps-Plattformen übernehmen die operative Seite des Betriebs großer Sprachmodelle: Bereitstellung, Überwachung, Evaluierung und Kostenmanagement. Wir haben führende LLMOps-Tools, ihre Kernfunktionen, Preismodelle und ihre Unterschiede untersucht, um die beste Lösung für verschiedene Anwendungsfälle zu identifizieren. Eine Aufschlüsselung der einzelnen Metriken finden Sie unten: LLMOps-Plattformen unterstützen den Lebenszyklus von LLMs durch: LLMOps-Plattformen unterscheiden sich in ihrem Ansatz:…

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Review-Scraping-Benchmark: Bright Data, Oxylabs & Decodo

Wir haben 5 Web-Scraping-Anbieter über 5 große Bewertungsplattformen hinweg mit insgesamt 12.500 Anfragen getestet und Erfolgsquote, Fertigstellungszeit und Metadatenfelder gemessen. Weitere Einzelheiten zum Testprozess finden Sie im Abschnitt Benchmark-Methodik. Bright Data erzielte mit 78 % die höchste durchschnittliche Erfolgsquote über alle fünf Bewertungsplattformen und war der einzige Anbieter, der strukturiertes JSON auf vier davon lieferte: Amazon,…

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21. Aug

Top 6 LLM-Scraper: ChatGPT, Perplexity & Gemini

Wir haben bewertet, wie die führenden LLM-Scraper-Anbieter, darunter Bright Data, Oxylabs und Apify, beim Extrahieren von Ausgaben von LLM-Plattformen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google KI Mode abschneiden. Um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten, haben wir 1.000 Tests pro Anbieter durchgeführt und jeden Prompt zur Konsistenz 10-mal wiederholt. Der leistungsstärkste Anbieter wird unten beschrieben. In bestimmten…

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7 beste Amazon-Scraper nach Leistung

Amazons Anti-Scraping-Technologie wird immer schwerer zu umgehen. Um herauszufinden, welche Tools tatsächlich mithalten, haben wir die führenden 5 Amazon-Scraper-APIs über 2.750 Anfragen auf 11 Amazon-Domains getestet und jeden Anbieter hinsichtlich Erfolgsquote und End-to-End-Abschlusszeit bewertet. Lesen Sie die Amazon-Scraping-Benchmark-Methodik für weitere Details zu unserem Testverfahren. Sie können auch unseren vollständigen E-Commerce-Scraping-Benchmark mit den Top-100-E-Commerce-Domains erkunden. Auf…

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Benchmark
17. Aug

Beste Twitter (X) Scraper: Benchmark-getestet

Wir haben die führenden Twitter-(X)-Scraper über 1000 URLs mit insgesamt 5000 Anfragen einem Benchmark unterzogen. Damit Sie das richtige Tool für Ihre Twitter-Scraping-Projekte auswählen können, haben wir die Top-Performer unten kategorisiert. Da alle Anbieter eine Erfolgsquote von 100 % erreichten, haben wir ihre Abschlusszeiten verglichen. Weitere Details finden Sie in unserer Benchmark-Methodik. Beim Scraping eines Twitter-Posts…

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17. Aug

Top 5 Open-Source Agentic AI Frameworks

Wir haben 4 beliebte Open-Source-Agentic-Frameworks über 2.000 Läufe hinweg gebenchmarkt (5 Aufgaben, 100 Läufe pro Framework), wobei wir End-to-End-Latenz, Token-Verbrauch und architektonische Unterschiede gemessen haben. Wir haben untersucht, wie die Frameworks selbst das Verhalten des Agent beeinflussen und welche Auswirkungen dies auf Latenz und Token-Verbrauch hat. LangGraph ist das schnellste Framework mit den niedrigsten Latenzwerten…

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Beste TikTok-Scraper: Video- und Profildaten scrapen

Ein TikTok-Scraper sammelt öffentliche Daten von TikTok, darunter Video-Metadaten, Profildetails, Engagement-Metriken und Kommentare, ohne die offizielle API von TikTok zu verwenden. Wir haben Bright Data, Apify und Decodo getestet, indem wir 500 eindeutige TikTok-Video-URLs pro Anbieter ausgeführt haben. Wir haben zwei Dimensionen gemessen: Validierungserfolgsrate und Umfang der verfügbaren Metadatenfelder. Siehe unsere Methodik zu Validierungskriterien und…