Sıla Ermut
Sıla es analista del sector en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas.
Intereses de investigación
Las áreas de investigación de Sıla incluyen el marketing por correo electrónico, las campañas de marketing de comercio electrónico y la automatización del marketing. También forma parte del equipo de evaluación comparativa de entregabilidad de correo electrónico de AIMultiple, donde diseña y ejecuta dichas evaluaciones en colaboración con el equipo de tecnología.Experiencia profesional
Anteriormente, Sıla trabajó como reclutadora y en empresas de gestión de proyectos y consultoría.Educación
Ella sostiene:- Licenciatura en Relaciones Internacionales por la Universidad de Bilkent.
- Máster en Psicología Social por la Universidad Başkent.
Últimos artículos de Sıla
Herramientas de detección de alucinaciones mediante IA: W&B Weave y Comet
Comparamos tres herramientas de detección de alucinaciones: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator y Comet Opik Hallucination Metric, en 100 casos de prueba. Cada herramienta se evaluó en función de su precisión, exactitud, exhaustividad y latencia para ofrecer una comparación justa de su rendimiento en el mundo real.
Generadores de texto a imagen: Nano Banana Pro y GPT Image 1.5
Comparamos los 6 mejores modelos de conversión de texto a imagen en 15 indicaciones para evaluar sus capacidades de generación visual en términos de consistencia temporal, realismo físico, reconocimiento de texto y símbolos, comprensión de la actividad humana y coherencia de escenas complejas con múltiples objetos: Resultados de referencia de los generadores de texto a imagen. Consulte nuestra metodología de referencia para comprender cómo se calculan estos resultados y vea ejemplos de salida.
57 conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
Se requieren datos para aprovechar o desarrollar soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede utilizar conjuntos de datos existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos. Identificamos 57 conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA.
Leyes de escalamiento de LLM: Análisis de investigadores de IA
Los grandes modelos de lenguaje predicen el siguiente token basándose en patrones aprendidos a partir de datos de texto. El término leyes de escalado de LLM se refiere a regularidades empíricas que vinculan el rendimiento del modelo con la cantidad de computación, datos de entrenamiento y parámetros del modelo utilizados durante el entrenamiento.
Las 20 principales aplicaciones y ejemplos de IA para la sostenibilidad
Según PwC, la IA generativa podría mejorar la eficiencia operativa, lo que indirectamente reduciría la huella de carbono en los procesos empresariales. Al aplicar la IA generativa a áreas como la optimización logística, la previsión de la demanda y la reducción de residuos, las empresas pueden reducir las emisiones en todas sus operaciones, más allá de los propios sistemas de IA.
Sistemas de recomendación: aplicaciones y ejemplos
Los sistemas de recomendación benefician tanto a las empresas como a los clientes al utilizar datos para personalizar las experiencias. Ayudan a impulsar las ventas, aumentar la fidelización de los clientes y reducir la deserción al simplificar las opciones y mantener a los usuarios comprometidos. Comparamos el rendimiento de tres bibliotecas de recomendación de Python: LightFM, Cornac BPR y TensorFlow Recommenders, utilizando el mismo conjunto de datos de retroalimentación implícita y los mismos pasos de preprocesamiento.
Las 9 principales empresas y aplicaciones de infraestructura de IA
Muchas organizaciones invierten fuertemente en IA, pero la mayoría de los proyectos no logran escalar. Solo entre el 10 % y el 20 % de las pruebas de concepto de IA llegan a la implementación completa. Una razón clave es que los sistemas existentes no están preparados para soportar las demandas de grandes conjuntos de datos, el procesamiento en tiempo real o los modelos complejos de aprendizaje automático.
Comparativa de los 9 principales proveedores de IA
El ecosistema de infraestructura de IA está creciendo rápidamente, con proveedores que ofrecen diversos enfoques para construir, alojar y acelerar modelos. Si bien todos buscan impulsar las aplicaciones de IA, cada uno se centra en una capa diferente de la pila.
17 casos de uso de IA generativa en el sector sanitario
Los sistemas de salud se enfrentan a un mayor volumen de datos, escasez de personal y crecientes expectativas de atención personalizada. La IA generativa se perfila como una solución clave al sintetizar datos médicos no estructurados, como notas clínicas, informes de imágenes e historiales de pacientes, para generar información útil para médicos y administradores.
Parámetros LLM: GPT-5 Alto, Medio, Bajo y Mínimo
Los nuevos LLM, como la familia OpenAI (GPT-5), vienen en diferentes versiones (por ejemplo, GPT-5, GPT-5-mini y GPT-5-nano) y con diversas configuraciones de parámetros, incluyendo alto, medio, bajo y mínimo. A continuación, exploramos las diferencias entre estas versiones del modelo recopilando su rendimiento en pruebas de referencia y los costos de ejecución de dichas pruebas. Precio vs.
Boletín informativo de AIMultiple
Reciba un correo electrónico gratuito a la semana con las últimas noticias tecnológicas B2B y análisis de expertos para impulsar su empresa.