Sıla Ermut
Sıla è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita.
Interessi di ricerca
Gli ambiti di ricerca di Sıla includono l'email marketing, le campagne di marketing per l'e-commerce e l'automazione del marketing. Fa anche parte del team di AIMultiple dedicato al benchmark di deliverability delle email, dove si occupa della progettazione e dell'esecuzione di tali benchmark in collaborazione con il team tecnologico di AIMultiple.Esperienza professionale
Sıla ha lavorato in precedenza come reclutatrice e in società di gestione di progetti e di consulenza.Preparazione
Lei possiede:- Laurea triennale in Relazioni Internazionali presso l'Università di Bilkent.
- Laurea magistrale in Psicologia Sociale conseguita presso l'Università di Başkent.
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Modelli di base per le serie temporali: casi d'uso e vantaggi
I modelli di base per serie temporali (TSFM) si basano sui progressi dei modelli di base nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale. Utilizzando architetture basate su transformer e grandi quantità di dati di addestramento, raggiungono prestazioni zero-shot e si adattano a diversi settori come finanza, commercio al dettaglio, energia e sanità.
Modelli di grandi dimensioni: casi d'uso ed esempi
Nonostante i progressi nei modelli linguistici su larga scala, l'intelligenza artificiale rimane limitata nella sua capacità di comprendere e interagire con il mondo fisico a causa dei vincoli delle rappresentazioni basate sul testo. I modelli del mondo su larga scala colmano questa lacuna integrando dati multimodali per ragionare sulle azioni, modellare le dinamiche del mondo reale e prevedere i cambiamenti ambientali.
I 5 principali parametri di riferimento dell'IA: pesi e bias e NVIDIA NeMo
Con la crescente integrazione dell'IA nelle operazioni aziendali, aumenta anche l'impatto delle falle di sicurezza. Quasi tutte le violazioni legate all'IA si sono verificate in ambienti privi di adeguati controlli di accesso, evidenziando i rischi derivanti da implementazioni di IA mal gestite. Le linee guida per l'IA colmano questa lacuna definendo confini chiari per il suo utilizzo, supportando la conformità normativa e la responsabilità, e consentendo un'adozione responsabile a lungo termine.
Strumenti di osservabilità LLM: pesi e bias, Langsmith
Le applicazioni basate su LLM stanno diventando sempre più potenti e complesse, rendendo il loro comportamento più difficile da interpretare. Ogni output del modello deriva da prompt, interazioni con gli strumenti, fasi di recupero e ragionamenti probabilistici che non possono essere ispezionati direttamente. L'osservabilità LLM affronta questa sfida fornendo una visibilità continua su come i modelli operano in condizioni reali.
I 5 migliori servizi di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza aziendale
L'adozione dell'IA sta crescendo rapidamente. Circa il 98% delle aziende sta sperimentando l'IA, a testimonianza della sua crescente accessibilità e del suo potenziale di miglioramento delle operazioni. Tuttavia, solo il 26% è andato oltre la fase di sperimentazione per ottenere un valore aziendale misurabile, a dimostrazione che molte aziende stanno ancora sviluppando le competenze necessarie per scalare l'IA in modo efficace.
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La produttività degli agenti di intelligenza artificiale si sta affermando come un fattore determinante e misurabile per la crescita aziendale. Gli studi riportano aumenti di produttività fino al 30%, a dimostrazione della capacità degli agenti di gestire procedure, recuperare informazioni e interagire con i sistemi aziendali con precisione costante. Man mano che le organizzazioni integrano gli agenti nei flussi di lavoro di routine, si aspettano di osservare una maggiore produttività e un utilizzo più efficiente delle risorse.
Benchmark del generatore di testo in video
Un generatore di video da testo è un sistema di intelligenza artificiale che trasforma i prompt scritti in brevi video generando elementi visivi, movimenti e talvolta audio direttamente dal linguaggio naturale.
Strumenti di intelligenza artificiale per il rilevamento delle allucinazioni: W&B Weave e Comet
Abbiamo confrontato tre strumenti di rilevamento delle allucinazioni: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator e Comet Opik Hallucination Metric, su 100 casi di test. Ogni strumento è stato valutato in base ad accuratezza, precisione, richiamo e latenza per fornire un confronto equo delle loro prestazioni nel mondo reale.
Generatori di testo in immagine: Nano Banana Pro e GPT Image 1.5
Abbiamo confrontato i 6 migliori modelli di conversione testo-immagine su 15 prompt per valutare le capacità di generazione visiva in termini di coerenza temporale, realismo fisico, riconoscimento di testo e simboli, comprensione dell'attività umana e coerenza di scene complesse con più oggetti: Risultati del benchmark dei generatori di conversione testo-immagine Esamina la nostra metodologia di benchmark per capire come vengono calcolati questi risultati e vedere esempi di output.
57 set di dati per modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Per sfruttare o costruire soluzioni di IA generativa o IA conversazionale sono necessari dati. È possibile utilizzare set di dati esistenti disponibili sul mercato o affidarsi a un servizio di raccolta dati. Abbiamo identificato 57 set di dati per addestrare e valutare modelli di machine learning e IA.
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