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Nazlı Şipi

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Ricercatore di intelligenza artificiale
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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha maturato esperienza nell'analisi dei dati in diversi settori, lavorando alla trasformazione di set di dati complessi in informazioni utili. Fa inoltre parte del team di benchmarking, specializzato in modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), agenti di intelligenza artificiale e framework agentici. Nazlı ha conseguito un master in Business Analytics presso l'Università di Denver.

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I migliori raschietti per porte in vetro: Bright Data, Oxylabs e Decodo

Per confrontare l'efficacia con cui diversi strumenti gestiscono i CAPTCHA, le sovrapposizioni di accesso e i frequenti cambiamenti di layout di Glassdoor, abbiamo testato 5 dei principali scraper di dati web su 2.500 richieste, monitorando il tasso di successo, il tempo di completamento e la copertura dei metadati di ciascun fornitore. Risultati del benchmark di scraping di Glassdoor. Puoi consultare la nostra metodologia di benchmark per maggiori dettagli sul processo di test.

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Confronto tra le 5 migliori API per lo scraping di annunci di lavoro.

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Come estrarre recensioni gratuitamente usando Python (senza API)

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Confronto tra framework multi-agente: sfide e punti di forza

I sistemi multi-agente utilizzano agenti specializzati che lavorano insieme per risolvere compiti complessi. Una sfida fondamentale è: le prestazioni si degradano con l'aggiunta di un numero maggiore di agenti e strumenti, oppure i meccanismi di orchestrazione sono in grado di gestire la crescente complessità in modo efficiente? Abbiamo eseguito un benchmark su 5 framework agentici in 750 esecuzioni con tre compiti.

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I 6 migliori scraper immobiliari: Bright Data, Apify e Oxylabs

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DatiApr 28

Le migliori API di scraping di Zillow a confronto: analisi delle prestazioni

Abbiamo confrontato le prestazioni dei cinque migliori provider di web scraping su Zillow, uno dei principali domini immobiliari, eseguendo oltre 1.250 richieste di scraping per ciascun provider. Ogni provider ha ricevuto un set identico di URL di annunci immobiliari ed è stato valutato in base al tempo di completamento, al tasso di successo e al numero di campi di dati strutturati restituiti per annuncio.

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Confronto tra modelli di linguaggio visivo e riconoscimento delle immagini.

I modelli di linguaggio visivo avanzati (VLM) possono sostituire i modelli tradizionali di riconoscimento delle immagini? Per scoprirlo, abbiamo confrontato le prestazioni di 16 modelli leader in tre paradigmi: reti neurali convoluzionali (CNN) tradizionali (ResNet, EfficientNet), VLM (come GPT-4.1, Gemini 2.5) e API cloud (AWS, Google, Azure).

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Benchmark dei crawler web: dall'indicizzazione alla licenza agentica Intel

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Strumenti di intelligenza artificiale per il rilevamento delle allucinazioni: W&B Weave e Comet

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