Servicios
Contáctanos
Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Investigador de IA
25 Artículos
Mantente al día sobre tecnología B2B.
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.

Últimos artículos de Nazlı

Datos26 de Jun

Best AI Web Scraping Tools: Bright Data, Oxylabs & Apify

Sites change their layout and the fields you need from a page shift over time. These changes break manually-coded scrapers. AI scrapers can be updated with simple prompts and are able to self heal to provide consistent results. We benchmarked top AI web scraping tools across the top 10 e-commerce domains to see their performance,…

IA19 de Jun

Principales 9 Proveedores de IA Comparados

El ecosistema de infraestructura de IA está creciendo rápidamente, con proveedores que ofrecen enfoques diversos para construir, alojar y acelerar modelos. Aunque todos buscan potenciar aplicaciones de IA, cada uno se centra en una capa diferente de la pila. Realizamos pruebas de referencia de los proveedores más utilizados en OpenRouter: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq,…

IA17 de Jun

LLM Herramientas de Observabilidad: Weights & Biases, Langsmith

LLM Las aplicaciones basadas en LLM son cada vez más capaces y complejas, lo que dificulta interpretar su comportamiento. Cada salida del modelo resulta de prompts, interacciones con herramientas, pasos de recuperación y razonamiento probabilístico que no se pueden inspeccionar directamente. La observabilidad de LLM aborda este desafío proporcionando visibilidad continua sobre cómo operan los…

IA10 de Jun

LLM Prueba de Referencia de Latencia por Casos de Uso

La efectividad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) no solo está determinada por su precisión y capacidades, sino también por la velocidad con la que interactúan con los usuarios. Realizamos una prueba de referencia del rendimiento de los principales modelos de lenguaje en diversos casos de uso, midiendo sus tiempos de respuesta a la…

Datos20 de May

Principales 6 scrapers de entrega de alimentos: Benchmark y casos de uso

Realizamos un benchmark de 6 proveedores de web scraping para ver cómo manejan el scraping de datos de entrega de alimentos, enviando 12,000 solicitudes en total en las 4 principales plataformas de entrega de alimentos, y medimos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la cobertura de metadatos. Resultados generales del benchmark de…