Şevval Alper
Intérêts de recherche
Şevval se concentre sur les outils de codage IA, les agents IA et les technologies quantiques.Elle fait partie de l’équipe benchmark de AIMultiple, réalisant des évaluations et fournissant des informations pour aider les lecteurs à comprendre diverses technologies émergentes et leurs applications.
Expérience professionnelle
Elle a contribué à l’organisation et à l’encadrement des participants lors de trois événements « CERN International Masterclasses - hands-on particle physics » en Turquie, en travaillant aux côtés des enseignants pour faciliter l’apprentissage.Formation
Şevval est titulaire d’une licence en physique de la Middle East Technical University.Derniers articles de Şevval
Recuit quantique: informatique quantique pratique
Le recuit quantique est une technologie quantique prometteuse pour les entreprises confrontées à des problèmes d’optimisation urgents que les ordinateurs traditionnels ne peuvent pas résoudre rapidement. Il peut être utilisé pour résoudre des problèmes d’optimisation plus efficacement que les ordinateurs traditionnels. Cependant, il est encore principalement utilisé dans le monde universitaire, et davantage de R&D…
HALC-Bench: LLM Hallucination sur le benchmark de récupération en contexte long
HALC-Bench (LLM Hallucination sur le benchmark de récupération en contexte long) mesure la résistance d’un modèle de langage de grande taille à fabriquer des preuves pour une mesure qui n’existe pas dans le document cible, en utilisant 3 meules de foin placées au début, au milieu et à la fin de la fenêtre de contexte…
Benchmark de codage IA: Claude Code vs Cursor
Dans le codage IA, le marché s'est fragmenté en deux catégories : les outils CLI agentiques et les éditeurs de code IA intégrés aux IDE. Chacun prétend automatiser le développement. Peu de comparaisons montrent en quoi ils diffèrent sous des charges de travail identiques. Nous avons évalué chaque agent sur 10 tâches de développement web…
Exécution de code avec MCP: une nouvelle approche de l'efficacité des agents IA
Anthropic a introduit une méthode dans laquelle les agents IA interagissent avec des serveurs Model Context Protocol (MCP) en écrivant du code exécutable plutôt que de faire des appels directs aux outils. L'agent traite les outils comme des fichiers sur un ordinateur, trouve ce dont il a besoin et les utilise directement avec du code,…
VELC-Bench: Vérification sur le benchmark de contexte long
La capacité du modèle à localiser une métrique spécifique dans le contexte, à comparer sa valeur à une affirmation, et à la confirmer ou la rejeter. Cela teste la correspondance fine des valeurs dans des conditions de contexte long. Le modèle doit à la fois récupérer la valeur et effectuer une comparaison précise. Les modèles…
AIM-Code Bench: Benchmark de codage agentique
Évaluer les LLM sans leurs harnais d'agent de codage ne reflète pas pleinement leur utilisation réelle. Le développement réel implique aussi d'étendre un travail existant, de reprendre du code inconnu et de laisser des implémentations sur lesquelles d'autres pourront s'appuyer. Nous présentons AIM-Code Bench pour évaluer les modèles avec leurs harnais d'agent de codage sur…
Benchmark des outils de revue de code IA
Avec l'utilisation accrue des outils de codage IA, les bases de code sont devenues plus vulnérables, ce qui a accru le besoin de revues de code efficaces. Pour y répondre, nous présentons RevEval (IA Code Review Eval), qui évalue les quatre principaux outils de revue de code IA sur 309 pull requests issues de dépôts…
Benchmarks d'agents
Benchmark d'agent
IT agentique: les agents IA peuvent-ils concevoir un benchmark ?
Nous avons testé 16 modèles sur une conception de benchmark en text-to-SQL et en appel d'outils. Chaque modèle a construit un benchmark par sujet, pour un total de 32 soumissions. Aucune soumission n'a réussi tous les critères de la grille d'évaluation. Les agents ont pu construire et exécuter des tests, mais aucun n'a démontré à…
RELC-Bench: benchmark de récupération sur contexte long
RELC-Bench (RELC-Bench : benchmark de récupération sur contexte long) vise à mesurer la capacité d'un modèle à trouver et à extraire une valeur numérique spécifique d'un ou plusieurs documents dans son contexte. Il teste si le modèle peut se souvenir et récupérer un fait spécifique qu'il vient de voir dans l'entrée. claude-fable-5 obtient un score…
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