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Nazlı Şipi

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Investigador de IA
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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Cuenta con experiencia previa en análisis de datos en diversos sectores, donde se dedicó a transformar conjuntos de datos complejos en información útil. También forma parte del equipo de evaluación comparativa, donde se centra en modelos de lenguaje a gran escala (LLM), agentes de IA y marcos de trabajo basados en agentes. Nazlı posee una maestría en Análisis de Negocios por la Universidad de Denver.

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AIJun 10

Evaluación comparativa de latencia de LLM por casos de uso en

La eficacia de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) no solo depende de su precisión y capacidades, sino también de la velocidad con la que interactúan con los usuarios. Evaluamos el rendimiento de los principales modelos de lenguaje en diversos casos de uso, midiendo sus tiempos de respuesta a la entrada del usuario.

DatosJun 10

Mejores programas para buscar información en Airbnb: Bright Data, Apify y Oxylabs

Probamos seis proveedores de web scraping en Airbnb, enviando un total de 1500 solicitudes de extracción a todos ellos. A cada proveedor se le proporcionó el mismo conjunto de URL de anuncios de alquileres vacacionales y se midió el tiempo de finalización, la tasa de éxito y los campos de metadatos disponibles por anuncio.

AIJun 10

Comparación de modelos de IA multimodales en razonamiento visual

Realizamos una evaluación comparativa de 15 modelos líderes de IA multimodal en razonamiento visual utilizando 200 preguntas basadas en imágenes. La evaluación constó de dos partes: 100 preguntas de comprensión de gráficos que evaluaban la interpretación de la visualización de datos y 100 preguntas de lógica visual que evaluaban el reconocimiento de patrones y el razonamiento espacial. Cada pregunta se ejecutó 5 veces para garantizar resultados consistentes y fiables.

DatosJun 10

Los 6 principales programas de extracción de datos LLM en

Realizamos una prueba comparativa para evaluar el rendimiento de los principales proveedores de extracción de datos LLM, como Bright Data, Oxylabs y Apify, con modelos como ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Mode. Para garantizar resultados fiables, realizamos 1000 pruebas por proveedor, repitiendo cada solicitud 10 veces para mayor consistencia. El proveedor con mejor rendimiento se detalla a continuación.

AIJun 9

Herramientas de observabilidad LLM: ponderaciones y sesgos, Langsmith

Las aplicaciones basadas en LLM son cada vez más potentes y complejas, lo que dificulta la interpretación de su comportamiento. Cada resultado del modelo se deriva de indicaciones, interacciones con herramientas, pasos de recuperación y razonamiento probabilístico que no pueden inspeccionarse directamente. La observabilidad de LLM aborda este desafío al proporcionar visibilidad continua sobre cómo operan los modelos en condiciones reales.

Agente de IAJun 9

Los 5 mejores frameworks de IA agenica de código abierto en

Realizamos pruebas comparativas de 4 marcos de trabajo de IA agente de código abierto populares en 2000 ejecuciones (5 tareas, 100 ejecuciones por marco de trabajo), midiendo la latencia de extremo a extremo, el consumo de tokens y las diferencias arquitectónicas. En la prueba comparativa de marcos de trabajo de IA agente, examinamos cómo los propios marcos de trabajo influyen en el comportamiento del agente y el impacto resultante en la latencia y el consumo de tokens.

Agente de IAJun 9

Evaluación comparativa de marcos de IA agencial en flujos de trabajo analíticos

Los marcos de trabajo para la creación de flujos de trabajo basados en agentes difieren sustancialmente en la forma en que manejan las decisiones y los errores; sin embargo, su rendimiento con datos reales imperfectos aún no se ha probado en gran medida.

DatosJun 4

Los 7 mejores extractores de vídeo de: probados y clasificados.

Las principales redes de intercambio de vídeos son entornos altamente dinámicos que presentan importantes desafíos para la extracción automatizada de datos. Los obstáculos técnicos, como la prevalencia de diseños de desplazamiento infinito en los vídeos cortos, a menudo provocan que los extractores de datos estándar no logren recuperar la información de forma consistente.

DatosJun 2

Comparación de los 6 mejores proveedores de web scraping de reseñas (Google)

Para probar cómo los proveedores de web scraping manejan la extracción de reseñas de Google, ejecutamos 2500 solicitudes en 5 proveedores sobre 500 URL comerciales de Google Maps y medimos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la salida de metadatos. Comparativa de extracción de reseñas de Google Maps. Puede consultar la metodología de la comparativa para obtener más detalles sobre el proceso de prueba.

DatosJun 2

Las 5 mejores API de extracción de mapas Google en: probadas y clasificadas.

Para encontrar el mejor extractor de mapas de Google, comparamos los principales proveedores, Apify, Oxylabs, Octoparse y SerpApi, realizando 100 búsquedas para cada uno. Probamos 10 categorías y analizamos 4000 listados de negocios. También verificamos los números de teléfono y las reseñas para asegurarnos de que los datos sean realmente útiles para la generación de clientes potenciales.