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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Pesquisadora de IA
31 Artigos
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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

Ela também faz parte da equipe de benchmark, com foco em modelos de linguagem de grande escala (LLMs), agentes de IA e frameworks agentivos.

Nazlı possui mestrado em Business Analytics pela Universidade de Denver.

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Top 6 Melhores Scrapers Imobiliários: Bright Data, Apify e Oxylabs

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Top 5 Scrapers Web para Indeed Comparados

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Melhores Ferramentas de Web Scraping com IA: Bright Data, Oxylabs & Apify

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Os 5 Melhores Scrapers de Home Depot: Comparação e Benchmark

Comparamos cinco provedores de dados web no Home Depot, cada um extraindo as mesmas 50 páginas de produto e busca com 5 requisições simultâneas, totalizando 250 requisições. Você pode ler mais sobre nossa metodologia do benchmark. A Bright Data oferece uma API de scraper dedicada para o Home Depot, enquanto a Apify fornece um ator…

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Top 5 desbloqueadores de sites comparados e analisados

Comparamos 4 dos principais provedores de dados da web nos principais 10,000 domínios, executando um total de 260,000 solicitações. Cada provedor foi testado em vários níveis de concorrência para medir como eles se comportam sob carga crescente. Além disso, executamos um teste dedicado de extração de markdown em 10,000 URLs para avaliar como cada provedor…

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Ferramentas de Detecção de Alucinação de IA: W&B Weave e Comet

Comparamos três ferramentas de detecção de alucinação: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator e Comet Opik Hallucination Metric, em 100 casos de teste. Cada ferramenta foi avaliada quanto a precisão, revocação e latência. Testamos 100 respostas (50 corretas, 50 alucinadas) de cenários de perguntas e respostas factuais em relação ao seu…

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LLM aplicações se expandiram de chats de turno único para agentes de múltiplas etapas que usam ferramentas, consultam bancos de dados e coordenam com outros modelos, tornando seu comportamento mais difícil de interpretar. A observabilidade de LLM fornece visibilidade contínua sobre esses fluxos de trabalho complexos, ajudando as organizações a monitorar a qualidade, detectar falhas,…

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