Servizi
Contattaci
Şevval Alper

Şevval Alper

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

Şevval è una ricercatrice di intelligenza artificiale presso AIMultiple. Ha maturato esperienza nella generazione di numeri pseudocasuali utilizzando sistemi caotici.

Interessi di ricerca

Şevval si concentra su strumenti di programmazione per l'intelligenza artificiale, agenti di intelligenza artificiale e tecnologie quantistiche.

Fa parte del team di benchmarking di AIMultiple, dove conduce valutazioni e fornisce approfondimenti per aiutare i lettori a comprendere le diverse tecnologie emergenti e le loro applicazioni.

Esperienza professionale

Ha contribuito all'organizzazione e alla guida dei partecipanti a tre eventi "CERN International Masterclasses - hands-on particle physics" in Turchia, collaborando con i docenti per facilitare l'apprendimento.

Preparazione

Şevval ha conseguito una laurea in Fisica presso l'Università Tecnica del Medio Oriente.

Ultimi articoli di Şevval

Agente IAGen 22

Agenti di IA: Operatore vs Utilizzo tramite browser vs Progetto Mariner

Gli agenti di intelligenza artificiale vengono sempre più spesso commercializzati come assistenti digitali end-to-end, ma le prestazioni nel mondo reale possono variare notevolmente a seconda del compito, degli strumenti e dell'ambiente di esecuzione. Per capire cosa questi sistemi possono effettivamente offrire oggi, abbiamo condotto un benchmark pratico su scenari aziendali concreti.

IAGen 22

Confronto tra la sintesi vocale e il testo: Deepgram vs. Whisper

Abbiamo effettuato un benchmark dei principali fornitori di sistemi di riconoscimento vocale (STT), concentrandoci in particolare sulle applicazioni sanitarie. Il nostro benchmark ha utilizzato esempi reali per valutare l'accuratezza della trascrizione in contesti medici, dove la precisione è fondamentale. Risultati del benchmark di riconoscimento vocale: Sulla base dei risultati relativi al tasso di errore di parola (WER) e al tasso di errore di carattere (CER), GPT-4o-transcribe dimostra la massima accuratezza di trascrizione tra tutti i sistemi di riconoscimento vocale valutati.

IAGen 21

Vibe Coding: Ottimo per l'MVP, ma non ancora pronto per la produzione.

Il vibe coding è un nuovo termine che è entrato a far parte delle nostre vite con strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale come Cursor. Significa programmare seguendo solo i suggerimenti. Abbiamo effettuato diversi benchmark per testare gli strumenti di vibe coding e, sulla base della nostra esperienza, abbiamo deciso di preparare questa guida dettagliata.

Agente IAOtt 18

Confronto tra i 4 migliori motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale.

La ricerca con LLM è diventata una valida alternativa alla ricerca Google. Abbiamo confrontato i seguenti motori di ricerca basati sull'IA per vedere quale fornisce i risultati più corretti: Risultati del benchmark Deepseek è leader in questo benchmark, fornendo correttamente il 57% dei dati nel nostro dataset di riferimento.