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
Ferramentas de IA para Detecção de Alucinações: W&B Weave e Comet
Comparamos três ferramentas de detecção de alucinações: Weights & Biases (W&B) Weave HallucinationFree Scorer, Arize Phoenix HallucinationEvaluator e Comet Opik Hallucination Metric, em 100 casos de teste. Cada ferramenta foi avaliada em termos de acurácia, precisão, recall e latência para fornecer uma comparação justa de seu desempenho no mundo real. Comparação de ferramentas de detecção de alucinações por IA.
Geradores de texto para imagem: Nano Banana Pro e GPT Image 1.5
Comparamos os 6 melhores modelos de conversão de texto em imagem em 15 estímulos para avaliar as capacidades de geração visual em termos de consistência temporal, realismo físico, reconhecimento de texto e símbolos, compreensão da atividade humana e coerência de cenas complexas com múltiplos objetos: Resultados do benchmark de geradores de texto para imagem. Consulte nossa metodologia de benchmark para entender como esses resultados são calculados e veja exemplos de saída.
57 conjuntos de dados para modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial
São necessários dados para aproveitar ou criar soluções de IA generativa ou IA conversacional. Você pode usar conjuntos de dados existentes disponíveis no mercado ou contratar um serviço de coleta de dados. Identificamos 57 conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina e IA.
Leis de escala LLM: Análise de pesquisadores de IA
Grandes modelos de linguagem preveem o próximo token com base em padrões aprendidos a partir de dados textuais. O termo leis de escala LLM refere-se a regularidades empíricas que relacionam o desempenho do modelo à quantidade de poder computacional, dados de treinamento e parâmetros do modelo usados durante o treinamento.
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Sistemas de recomendação: aplicações e exemplos
Os sistemas de recomendação beneficiam tanto empresas quanto clientes, utilizando dados para personalizar experiências. Eles ajudam a impulsionar as vendas, aumentar a fidelidade do cliente e reduzir o churn, simplificando as escolhas e mantendo os usuários engajados. Avaliamos o desempenho de três bibliotecas de recomendação em Python: LightFM, Cornac BPR e TensorFlow Recommenders, utilizando o mesmo conjunto de dados de feedback implícito e etapas de pré-processamento idênticas.
As 9 principais empresas e aplicações de infraestrutura de IA
Muitas organizações investem pesadamente em IA, mas a maioria dos projetos não consegue escalar. Apenas 10 a 20% das provas de conceito de IA progridem para a implementação completa. Uma das principais razões é que os sistemas existentes não estão equipados para suportar as demandas de grandes conjuntos de dados, processamento em tempo real ou modelos complexos de aprendizado de máquina.
Comparação dos 9 principais fornecedores de IA
O ecossistema de infraestrutura de IA está crescendo rapidamente, com provedores oferecendo diversas abordagens para construir, hospedar e acelerar modelos. Embora todos visem impulsionar aplicações de IA, cada um se concentra em uma camada diferente da pilha.
17 casos de uso de IA generativa na área da saúde
Os sistemas de saúde enfrentam volumes crescentes de dados, escassez de pessoal e expectativas cada vez maiores por atendimento personalizado. A IA generativa está emergindo como uma solução fundamental, sintetizando dados médicos não estruturados, como prontuários clínicos, laudos de exames de imagem e históricos de pacientes, em insights para médicos e administradores. Explore como a IA generativa é aplicada na prestação de serviços de saúde, na administração e no monitoramento populacional.
Parâmetros LLM: GPT-5 Alto, Médio, Baixo e Mínimo
Novos LLMs, como a família OpenAI GPT-5, vêm em diferentes versões (por exemplo, GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) e com várias configurações de parâmetros, incluindo alta, média, baixa e mínima. Abaixo, exploramos as diferenças entre essas versões do modelo, reunindo seu desempenho em benchmarks e os custos para executá-los. Preço vs. sucesso: Principais conclusões.
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