Tongshuang Wu

school卡内基梅隆大学bar_chart全球第 #1455 名

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Tongshuang Wu 最新论文

Ma 等人研究发现在Python数据分析任务中，技术经验而非AI熟悉度是决定LLM使用成功的关键因素，轻量级演示不足以培养深度AI使用技能。

Bali 等人开发 Evidotes 系统，通过三种用户可选视角整合科学证据与个人逸事，17名慢性病患者研究显示信息满意度从3.2提升至4.6，情感成本从3.4降至1.9。

Liu 等人通过77名参与者在含错误信息LLM交互中的行为分析，识别出五种过度依赖行为模式，为检测和减少AI误导提供设计依据。

Yang 等人提出Orbit框架，将目标置于多目标排序器设计核心，通过交互式系统支持实时设计权衡探索，提升行业从业者的设计效率和决策质量。

Liu 等人构建Selenite系统，利用LLM作为推理机器自动生成选项和标准概述，显著加速信息处理并提升意义构建体验。

Kuo 等人设计 Wikibench 系统，使维基百科社区能协作策划 AI 评估数据集，通过讨论解决分歧，捕捉社区共识与不确定性，为社区驱动的数据策划提供新方向

Kang 等人开发 Synergi 系统，融合用户输入、引文图谱与大语言模型，实现研究线索的自动扩展与结构化，帮助学者高效进行学术文献综合与意义建构。

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