Tianshi Li

school东北大学bar_chart全球第 #860 名

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Tianshi Li 最新论文

Tang 等人通过两阶段实验发现LLM智能体难以识别黑暗模式，人类监督虽能改善规避但引入了认知负荷，揭示了人-AI协作在应对欺骗性界面时的新漏洞。

Yao 等人通过胃肠手术医患访谈，揭示住院与门诊团队协调边界和组织复杂性导致的护理交接故障，为术后家庭护理的正式化任务分配和计划对齐提供设计机会。

Xu 等人通过访谈和问卷提出AI代理隐私管理方案，发现用户更信任自动化的发布后管理工具，AI可弥合隐私管理碎片化问题。

Zhang 等人通过125个案例调查和300用户实验揭示LLM秘密使用的触发因素，发现任务类型通过影响外部评判感知影响用户秘密行为意图，为设计透明度干预提供见解。

Kapania等人通过访谈和调查揭示了LLM在HCI研究中的伦理问题，指出研究人员虽理解伦理问题但因供应链责任分散和竞争优先权难以有效应对。

Chen 等人提出交互式沙盒方法，创建合成用户角色验证推荐算法假设，增强用户对在线内容推荐机制的审计能力。

Zhou 等人设计Rescriber浏览器扩展，由Llama3-8B驱动，帮助用户清理LLM对话中的个人信息，N=12用户研究证实其有效性

Yang 等人提出 GenieWizard，使用大型语言模型发现多模态应用缺失功能，使开发者功能识别率从 10% 提升至 42%。

Zhang 等人通过分析ChatGPT对话和访谈19名用户，发现LLM驱动的对话代理用户面临隐私、效用与便利的权衡困境，类似人类的互动风格增加了敏感披露风险，亟需设计指南保护用户隐私。

Yang 等人开发 ReactGenie 框架，利用大型语言模型将多模态用户命令解析为编程语言，使开发人员可在 2.5 小时内构建复杂多模态应用。

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