Sıla Ermut
Sıla é analista do setor na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas.
Interesses de pesquisa
As áreas de pesquisa de Sıla incluem marketing por e-mail, campanhas de marketing para e-commerce e automação de marketing. Ela também faz parte da equipe de benchmark de entregabilidade de e-mail da AIMultiple. Sıla é responsável pelo design e execução de benchmarks de entregabilidade de e-mail, em colaboração com a equipe de tecnologia da AIMultiple.Experiência profissional
Anteriormente, Sıla trabalhou como recrutadora e em empresas de gestão de projetos e consultoria.Educação
Ela detém:- Bacharelado em Relações Internacionais pela Universidade Bilkent.
- Mestrado em Psicologia Social pela Universidade Başkent.
Últimos artigos de Sıla
AGI/Singularidade: 9.800 previsões analisadas
A inteligência artificial geral (IAG) ocorre quando um sistema de IA iguala as habilidades cognitivas humanas em todas as tarefas. Com base nas previsões disponíveis, algumas respostas rápidas sobre a IAG: A IAG/singularidade ocorrerá? A IAG é inevitável, segundo a maioria dos especialistas em IA. Quando ocorrerá a singularidade/IAG? Pesquisas recentes com pesquisadores de IA preveem a IAG na década de 2040.
Consolidações de IA: Financiamento, Investidores e Tendências do Setor
We analyzed 30 investments involving over 130 investors from the past 3 years to understand the current trend for AI rollups. Based on our analysis, we identified investor activity and trends, including the number of investors backing AI rollups, the total funding raised for AI rollups, and the leading industries.
Compare as Receitas de IA em Toda a Pilha
The AI market expanded rapidly across all four layers (data, compute, models, and applications). For example, NVIDIA’s data center revenue jumped from $47.5B to $115.2B in a single year; OpenAI reached about $13B in annual revenue; and Anthropic approached $7B in ARR. We tracked revenue data from over 100 AI companies.
LLM Leis de Escalonamento: Análise de Pesquisadores de IA
Large language models predict the next token based on patterns learned from text data. The term LLM scaling laws refers to empirical regularities that link model performance to the amount of compute, training data, and model parameters used during training.
Compare Software de Controle Remoto: NinjaOne & Acronis
We tested the top 3 remote control software (also known as remote access software) to evaluate the general UI and remote control experience, their remote control quality, protocols, and unique capabilities: Strengths and weaknesses based on our observations Check out the agent deployment process before jumping into our experiences and observations on remote access.
As 20 principais previsões de especialistas sobre a perda de empregos na área de IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas sobre a perda de empregos devido à IA: Previsões de perda de empregos devido à IA. Observação: O tamanho dos gráficos está correlacionado com a magnitude da previsão de perda de empregos. As porcentagens mencionadas em nossa análise são derivadas de suposições sobre o deslocamento geral de empregos.
Principais 4 Guardrails de IA: Weights and Biases & NVIDIA NeMo
AI security failures are expensive and increasingly common. Many incidents stem from weak governance, particularly gaps in access control, data permissions, and oversight of model usage. AI guardrails reduce this risk by setting enforceable boundaries for how AI systems access data, generate outputs, and interact with users or business workflows.
Automação MSP: Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Managed service providers (MSPs) handle a constant operational load, including ticket management, patch management, onboarding, alert monitoring, billing reconciliation, and documentation updates. These are necessary but time-intensive tasks.
Geradores de Texto para Imagem: Nano Banana Pro & GPT Image 1.5
We compared the top 6 text-to-image models across 15 prompts to evaluate visual generation capabilities in terms of temporal consistency, physical realism, text and symbol recognition, human activity understanding, and complex multi-object scene coherence: Text-to-image generators benchmark results Review our benchmark methodology to understand how these results are calculated and see output examples.
Sistemas de Recomendação: Aplicações e Exemplos
We examined the main types of recommendation systems, key concepts, and real-world applications, and benchmarked LightFM, Cornac BPR, and TensorFlow Recommenders using AUC, Precision@10, and Recall@10. Best Python libraries for recommendation systems These libraries implement machine learning algorithms to process training data and generate personalized recommendations using collaborative or content-based filtering techniques.
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