Federica Sarro

Investigando la equidad en sistemas de ML considerando múltiples atributos protegidos.

Este estudio revela sesgos en cómo los autos autónomos detectan a los peatones según la edad y el tono de piel.

Un marco para medir con precisión el uso de energía en sistemas de aprendizaje profundo.

Un análisis de las discusiones sobre la equidad entre ingenieros de software en Stack Exchange.

GreenStableYolo equilibra la calidad de imagen y la velocidad en visuales generados por IA.

Este estudio explora cómo los LLMs ayudan a los desarrolladores a entender los algoritmos cuánticos de manera efectiva.

Perspectivas sobre las necesidades y expectativas de los ingenieros de software para herramientas de detección de anomalías en logs.

Aprende cómo la mutación de entrada puede mejorar la equidad en los sistemas de aprendizaje automático.

Los investigadores buscan optimizar los modelos de lenguaje para mejorar la eficiencia y reducir costos.