
Nel mio lavoro di decifrazione degli algoritmi di Google e costruzione di agenti AI, i dati non sono solo informazioni: sono il substrato della comprensione. La sfida principale è sempre stata l'accesso a flussi di dati puliti, imparziali e geograficamente diversificati che riflettano la vera natura pluralistica del web come vissuta dagli utenti, non come filtrata attraverso la bolla del mio IP. Per studiare la varianza algoritmica, testare ipotesi sulla qualità della ricerca e addestrare o distribuire agenti AI specializzati, questo accesso è imprescindibile. Proxy-Cheap si è evoluto da uno strumento utile a un elemento critico della mia infrastruttura di ricerca e sviluppo, permettendomi di condurre ciò che considero "antropologia algoritmica" su larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Per i miei casi d'uso, l'attrito principale non è il servizio in sé, ma il significativo carico di lavoro ingegneristico necessario per sfruttare appieno il suo potenziale per la ricerca avanzata. Per condurre un corretto test multivariato sul comportamento dell'algoritmo—controllando per tipo di IP, posizione, tempo e query—devo progettare, scrivere script e gestire code di lavoro complesse e pipeline di dati. Il servizio fornisce gli eccellenti "tubi", ma sono io responsabile della costruzione dell'intero "laboratorio di ricerca" attorno ad essi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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