Sıla Ermut
Sıla è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA.
Interessi di ricerca
La ricerca di Sıla si concentra sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità. Si occupa anche di valutazione dell'IA, governance, etica e adozione.Il suo lavoro comprende la ricerca e il confronto di tecnologie di IA, l'analisi delle loro applicazioni aziendali e il contributo ai benchmark tecnologici di AIMultiple.
Esperienza professionale
In precedenza Sıla ha lavorato come reclutatrice e in società di project management e consulenza.Formazione
Ha conseguito:- Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali presso la Bilkent University.
- Master of Science in Psicologia Sociale presso la Başkent University.
La sua tesi di Master si è concentrata sulle preoccupazioni etiche e psicologiche riguardanti l'IA. La sua tesi ha esaminato la relazione tra l'esposizione all'IA, gli atteggiamenti verso l'IA e le ansie esistenziali a diversi livelli di utilizzo dell'IA.
Ultimi articoli di Sıla
Confronta i modelli GPT-5: ragionamento, velocità e costo
Esploriamo le differenze tra la famiglia di OpenAI GPT-5 (ad es., GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) raccogliendo le prestazioni dei benchmark e i costi per eseguire i benchmark. Abbiamo utilizzato la famiglia GPT-5 nella nostra analisi. Abbiamo utilizzato sei benchmark in diverse aree, tra cui ragionamento, programmazione, rispetto delle istruzioni e matematica. La nostra analisi ha…
I migliori 9 software AS2
Abbiamo confrontato i 9 migliori strumenti che offrono supporto AS2 in base a prezzi, funzionalità principali e opzioni di implementazione: La tabella è ordinata in base al numero di recensioni. I nostri abbonati sono elencati in cima. L'implementazione AS2 di JSCAPE MFT Server è certificata Drummond dal 2015. Supporta MDN sincrono o asincrono e OFTP2…
I 12 Migliori Strumenti per la Generazione di Avatar IA
Quando scelgono il giusto strumento di generazione di avatar IA, le aziende possono prendere in considerazione i seguenti componenti: Abbiamo testato 7 strumenti di generazione di avatar IA e confrontato le loro caratteristiche visive (risoluzione e capacità di esportazione) e vocali (numero di lingue supportate e disponibilità della clonazione vocale), nonché i loro piani tariffari.…
LLM quota di mercato: confronta utilizzo e adozione
Abbiamo analizzato la quota di mercato degli LLM combinando dati basati sull'utilizzo e stime delle visite web per mostrare come la domanda di modelli linguistici di grandi dimensioni sia distribuita tra laboratori di intelligenza artificiale e applicazioni di intelligenza artificiale. Leggi la metodologia per vedere come abbiamo misurato e calcolato questi risultati. Gli Stati Uniti…
Etica dell'IA generativa: come gestirla
L'IA generativa solleva importanti preoccupazioni su come la conoscenza viene condivisa e affidata. Britannica, ad esempio, ha intentato una causa contro Perplexity, accusando l'azienda di aver coperto illegalmente e consapevolmente i contenuti verificati da esseri umani di Britannica e di averne utilizzato impropriamente i marchi registrati senza autorizzazione. Scopri quali sono le preoccupazioni etiche dell'IA…
Sistemi di Raccomandazione: Applicazioni ed Esempi
Abbiamo esaminato i principali tipi di sistemi di raccomandazione, i concetti chiave e le applicazioni nel mondo reale, e abbiamo confrontato LightFM, Cornac BPR e TensorFlow Recommenders utilizzando AUC, Precision@10 e Recall@10. Queste librerie implementano algoritmi di apprendimento automatico per elaborare dati di addestramento e generare raccomandazioni personalizzate utilizzando tecniche di filtraggio collaborativo o basato…
I migliori 13 casi d'uso delle GAN
Sebbene le GAN siano state pioniere in molte delle prime applicazioni di IA generativa, in particolare nella sintesi di immagini e nel trasferimento di stile, la maggior parte degli strumenti di IA generativa rivolti ai consumatori oggi si basa su architetture di diffusione o approcci correlati come il flow matching e i transformer di diffusione…
Fallimento dell'IA: 10 cause profonde ed esempi reali
Che si tratti di un incidente di un'auto a guida autonoma, di un algoritmo distorto o di un malfunzionamento di un chatbot del servizio clienti, i fallimenti nei sistemi di IA implementati possono avere conseguenze gravi e sollevare importanti questioni etiche e sociali. Identificando e affrontando i problemi sottostanti, le aziende possono mitigare i rischi…
Dilemmi etici dell'IA con esempi reali
Sebbene l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui operano le aziende, vi sono preoccupazioni su come possa influenzare le nostre vite. Si tratta sia di un problema accademico e sociale, sia di un rischio reputazionale per le imprese; nessuna azienda vuole essere danneggiata da scandali legati ai dati o all'etica dell'IA che ne compromettano…
Il futuro dei modelli linguistici di grandi dimensioni
Scopri il futuro dei modelli linguistici di grandi dimensioni confrontando approcci, come l'auto-addestramento, la verifica dei fatti e l'expertise sparsa, che potrebbero affrontare i limiti degli LLM. Gli LLM accedono a fonti esterne durante le conversazioni invece di affidarsi ai dati di addestramento. Il modello interroga database esterni, recupera informazioni aggiornate e fornisce citazioni. Limite:…
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.