Annalisa Szymanski

school圣母大学bar_chart全球第 #1860 名

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Annalisa Szymanski 最新论文

Szymanski 等人通过12周民族志研究，发现开发团队在 LLM 设计中采用数据收集变通、专家-开发者混合评估等策略，并提出注重 AI 素养和专家角色演进的设计机会。

Szymanski等人提出LLM分阶段评估框架，整合领域专家（长期价值）、普通用户（可用性）和LLM（程序检查）的评估标准，优化质量、成本与可扩展性的平衡。

Szymanski 等人设计整合成本、营养和个人目标的食品信息系统，通过八周干预和55名食物不安全社区参与者验证，虽健康饮食指数未显著变化，但提升了参与者营养意识和食物能效感知。

Szymanski 等人比较营养学和心理健康领域中专家与LLM评判的一致性，发现SME与LLM一致性仅64%-68%，表明复杂专业知识任务仍需人类专家参与评估。

Wimer 等人对 24 名参与者进行 A/B 测试，发现交互式营养标签相比传统静态标签能显著提高用户评估营养成分数量和解释数字信息的能力

Szymanski 等人评估 GPT-4 在个性化营养信息生成中的表现，通过注册营养师验证不同提示的输出，开发了营养师审查的模板指令以增强食品产品描述和定制营养信息。

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