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
LLM Leggi di scaling: analisi dei ricercatori di IA
Large language models prevedono il token successivo in base ai pattern appresi dai dati testuali. Il termine leggi di scaling degli LLM si riferisce a regolarità empiriche che collegano le prestazioni del model alla quantità di compute, ai dati di addestramento e ai parametri del model utilizzati durante l'addestramento. Per comprendere come queste relazioni influenzino…
Large World Models: casi d'uso ed esempi
Nonostante i progressi nei large language model, l'intelligenza artificiale rimane limitata nella sua capacità di comprendere e interagire con il mondo fisico a causa dei limiti delle rappresentazioni testuali. I large world model affrontano questa lacuna integrando dati multimodali per ragionare sulle azioni, modellare le dinamiche del mondo reale e prevedere i cambiamenti ambientali. Scopri…
Confronta 9 Large Language Models in ambito sanitario
Abbiamo valutato 9 LLM utilizzando il dataset MedQA, un benchmark di esami clinici di livello universitario derivato dalle domande USMLE. Ogni model ha risposto agli stessi scenari clinici a scelta multipla utilizzando un prompt standardizzato, consentendo un confronto diretto dell'accuratezza. Abbiamo inoltre registrato la latenza per domanda dividendo il tempo di esecuzione totale per il…
Top 20 Casi di Studio ITSM
Sfruttare gli strumenti di IT Service Management (ITSM) è essenziale per le aziende che mirano ad aumentare l'efficienza delle loro operazioni IT e migliorare la fornitura di servizi. Esplora i casi di studio ITSM in vari settori come istruzione, produzione, trasporti e telecomunicazioni, e vedi come le aziende hanno sfruttato le soluzioni ITSM per superare…
I principali 13 casi d'uso dell'IA generativa nell'istruzione
Secondo l'OECD Digital Education Outlook, il 57% degli insegnanti della scuola secondaria inferiore afferma che l'IA li aiuta a creare o migliorare i piani di lezione.Utilizzate con una chiara finalità didattica, le tecnologie di IA generativa possono migliorare l'apprendimento e supportare competenze come il pensiero critico, la creatività e la collaborazione. Esplora i principali 13…
Le migliori 125 applicazioni di IA generativa
Sulla base della nostra analisi di oltre 30 casi di studio e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato oltre 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d'uso di IA generativa nelle seguenti categorie: Per altre applicazioni di IA per richieste in cui esiste un'unica risposta corretta (ad es., previsione o classificazione), consulta applicazioni di…
Federated Learning: 7 Casi d'Uso ed Esempi
Il federated learning (FL) consente ai modelli di apprendere da dati decentralizzati mantenendo private le informazioni sensibili e garantendo la conformità con le leggi sulla localizzazione e sulla privacy dei dati. Scopri cos'è il federated learning, come funziona, casi d'uso comuni con esempi reali, potenziali sfide e le sue alternative. Il federated learning supporta un'ampia…
Le 5 principali sfide e soluzioni del riconoscimento facciale
Il riconoscimento facciale è ormai parte della vita quotidiana, dallo sblocco dei telefoni alla verifica dell'identità negli spazi pubblici. La sua diffusione continua a crescere, portando sia comodità che nuove possibilità. Tuttavia, questa espansione solleva anche preoccupazioni riguardo a precisione, privacy, pregiudizi ed equità che richiedono un'attenzione accurata. Il grafico confronta otto sistemi di riconoscimento…
Casi studio blockchain nei principali settori
Abbiamo raccolto i migliori 20 casi studio reali sulla blockchain per aiutare i dirigenti a identificare opportunità di investimento mature e ad alto impatto. Sfida aziendale: La catena di approvvigionamento farmaceutico doveva conformarsi al Drug Supply Chain Security Act degli Stati Uniti, che richiede un tracciamento interoperabile dei farmaci soggetti a prescrizione attraverso i cambi…
Simulazione del pubblico: gli LLM possono prevedere il comportamento umano?
Nel marketing, valutare con quanta precisione gli LLM prevedono il comportamento umano è fondamentale per valutare la loro efficacia nell'anticipare le esigenze del pubblico e riconoscere i rischi di disallineamento, comunicazione inefficace o influenza non intenzionale. La simulazione del pubblico con gli LLM consente la modellazione di pubblici virtuali, aiutando le organizzazioni ad anticipare le…
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.