Servizi
Contattaci
Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Ricercatore di intelligenza artificiale
26 Articoli
Rimani aggiornato sulle novità tecnologiche B2B.
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.

Ultimi articoli di Nazlı

IA30 Giu

Modelli Vision Language confrontati con il riconoscimento delle immagini

I modelli avanzati Vision Language (VLM) possono sostituire i tradizionali modelli di riconoscimento delle immagini? Per scoprirlo, abbiamo eseguito benchmark su 16 modelli leader in tre paradigmi: tradizionali CNN (ResNet, EfficientNet), VLM (come GPT-4.1, Gemini 2.5) e API Cloud (AWS, Google, Azure). La Precisione Media Media (mAP) è stata la nostra metrica di accuratezza primaria,…

Dati29 Giu

Migliori Twitter (X) Scrapers: Benchmark

Abbiamo confrontato i migliori scraper di Twitter (X) su 1000 URL, per un totale di 5000 richieste. Per aiutarti a scegliere lo strumento giusto per i tuoi progetti di scraping di Twitter, abbiamo classificato i migliori di seguito. Confronto degli scraper di Twitter (X) Dal momento che tutti i provider hanno raggiunto 100% di tasso…

Dati26 Giu

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 Giu

I 9 migliori provider AI a confronto

L'ecosistema dell'infrastruttura AI sta crescendo rapidamente, con provider che offrono approcci diversificati per costruire, ospitare e accelerare i modelli. Sebbene tutti mirino ad alimentare applicazioni AI, ciascuno si concentra su un diverso livello dello stack. Abbiamo confrontato i provider più utilizzati su OpenRouter: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius e SambaNova, utilizzando il modello GPT-OSS-120B.…

IA17 Giu

LLM Strumenti di osservabilità: Weights & Biases, Langsmith

Le applicazioni basate su LLM stanno diventando sempre più capaci e complesse, rendendo il loro comportamento più difficile da interpretare. Ogni output del modello deriva da prompt, interazioni con strumenti, passaggi di recupero e ragionamento probabilistico che non possono essere ispezionati direttamente. L'osservabilità LLM affronta questa sfida fornendo una visibilità continua su come i modelli…

Dati20 Mag

I 6 principali scraper per consegne di cibo: Benchmark e casi d'uso

Abbiamo effettuato un benchmark di 6 fornitori di web scraping per verificare come gestiscono l'estrazione di dati sulle consegne di cibo, inviando in totale 12.000 richieste attraverso le 4 principali piattaforme di consegna di cibo, e abbiamo misurato il tasso di successo, il tempo di completamento e la copertura dei metadati. Risultati complessivi del benchmark…