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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

KI-Forscherin
37 Artikel
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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über frühere Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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

Nazlı hat einen Master-Abschluss in Business Analytics von der University of Denver.

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Agentische KI
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21. Sep

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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10. Sep

Top 5 Home-Depot-Scraper im Benchmark und Vergleich

Wir haben fünf Webdatenanbieter bei Home Depot einem Benchmark unterzogen; jeder rief dieselben 50 Produkt- und Suchseiten bei 5 gleichzeitigen Anfragen ab, insgesamt 250 Anfragen. Lesen Sie mehr über unsere Benchmark-Methodik. Bright Data bietet eine dedizierte Scraper-API für Home Depot, Apify bietet einen allgemeinen E-Commerce-Actor, und SerpApi bietet ebenfalls eine dedizierte Home-Depot-API. Da alle drei…

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10. Sep

eBay Scraping: Top 6 Anbieter im Vergleich

Wir haben eBay über 4 Web-Scraping-Anbieter hinweg gebenchmarkt, insgesamt 1.400 Anfragen über Such- und Produktseiten von 7 eBay-Länderseiten, wobei sowohl die Erfolgsrate als auch die End-to-End-Abschlusszeit gemessen wurden. Sie können mehr über unsere Benchmark-Methodik lesen. Bright Data, Apify und SerpApi waren die drei Anbieter, die geparste JSON zurückgaben. Die Feldzahlen lagen in unseren Läufen bei…

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2. Sep

LLM Observability-Tools: Weights & Biases, Langsmith

LLM-Anwendungen haben sich von Single-Turn-Chats zu mehrstufigen Agenten entwickelt, die Tools verwenden, Datenbanken abfragen und mit anderen Modellen koordinieren, wodurch ihr Verhalten schwieriger zu interpretieren ist. LLM-Observability bietet kontinuierliche Transparenz über diese komplexen Workflows und hilft Unternehmen, die Qualität zu überwachen, Fehler zu erkennen, Probleme zu beheben sowie Leistung und Kosten zu verwalten. W&B Weave…

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27. Aug

Webarchiv-APIs: 4 Top-Anbieter getestet & verglichen

Ein Webarchiv speichert Seiten, die gesammelt wurden, bevor Sie danach gefragt haben, sodass Sie abrufen können, ohne die Websites selbst zu crawlen. Was die einzelnen Anbieter speichern und wie viel davon sie herausgeben, variiert stark. Wir haben 4 von ihnen mit Beispielabfragen getestet, um zu sehen, wie sie funktionieren und was sie zurückgeben. Bright…

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Benchmark
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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Benchmark
2. Jul

Top 6 Apple App Store Scraper: Bright Data, SerpAPI & Zyte

Wir haben 6 Web-Scraping-Anbieter an 1.000 Apple App Store-Seiten getestet, insgesamt 6.000 Anfragen, und Erfolgsrate, Abschlusszeit und die Anzahl der Metadatenfelder gemessen, die jeder Anbieter zurückgegeben hat. Da alle Anbieter eine Erfolgsrate von 100 % erreichten, konzentrierten wir unseren Vergleich auf die Anzahl der zurückgegebenen Metadatenfelder und die End-to-End-Antwortzeiten. Weitere Einzelheiten zum Benchmarking-Prozess finden Sie…