Aditya Parameswaran

school伊利诺伊大学bar_chart全球第 #1278 名

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Aditya Parameswaran 最新论文

Lauro 等人开发RAGGY工具，通过Python RAG原语库和交互式调试界面实现快速“假设”分析，通过12名工程师的定性研究揭示专家调试模式，为RAG管道开发提供高效调试解决方案。

Shankar 等人开发 DocWrangler 语义数据处理环境，通过就地笔记、提示精炼和操作分解三个功能解决LLM管道构建难题，公开部署超1500会话验证有效性。

Lin 等人设计 DataScout 系统，通过 AI 辅助查询重构、语义搜索过滤及动态相关性指标，帮助用户更高效地发现符合需求的数据集，提升数据集搜索体验。

Shankar 等人通过访谈18名MLE，揭示其数据准备、实验、评估和监控的四阶段工作流程，并提出MLOps成功的3V框架：速度、可见性和版本控制。

Shankar 等人提出 EvalGen 系统，通过混合主动方式让用户参与生成和选择LLM评估标准，发现评估标准与输出观察存在相互依赖的标准漂移现象。

Xin等人通过定性研究分析AutoML工具使用现状，揭示现有工具的优势与不足，主张AutoML设计应聚焦于支持人机合作关系而非完全自动化

Lee 等人开发 VisPilot 视觉探索工具，引导分析师发现关键洞见同时避免钻取谬误，用户研究表明该工具显著提升可视化发现和属性重要性理解能力。

Mack 等人通过Reddit抓取帖子研究用户使用Excel时的挑战，发现大量数据处理是可扩展性问题主因，为电子表格软件设计提供参考。

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