David Kim

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David Kim 最新论文

Liu 等人提出 AgentHands 系统，通过 LLM 生成与言语同步的空间感知手势，在 XR 环境中增强智能体对话的参与度和可理解性，填补了文本语音沟通中的空间表达缺口。

Lee 等人提出 Sensible Agent 框架，利用多模态感知和 LMM 推断用户上下文，显著降低 AR 代理交互的侵入性和认知负担。

Hu 等人开发 Thing2Reality 平台，利用生成式 AI 在 XR 会议中即时将 2D 内容转换为可交互的 3D 对象或多视图渲染，显著提升远程协作讨论效率。

Hu 等人开发 DialogLab 原型工具包，支持人机混合群组对话的创作、模拟与测试，通过整合结构化脚本与可配置代理的即兴创作能力，提升对话设计的真实性和适应性。

Zhou 等人提出 InstructPipe，利用两个大型语言模型和代码解释器，通过文本指令原型化机器学习管道，16人评估显示可减少学习曲线并激发创新。

Dogan等人提出增强物体智能（AOI）概念与XR-Objects系统，利用实时对象分割与多模态大语言模型，使现实物体无需预注册即可作为数字功能门户，实现物理与数字环境的无缝交互。

Qian等人提出ChatDirector，通过实时RGB视频流转换为3D肖像头像并利用决策树算法根据语音状态指导布局，显著提升远程沟通效率。

Liu等人提出Human I/O方法，利用第一人称视觉与LLM推理在32种场景中实现82%可用性预测准确率，MAE仅0.22。

Pei等人研究XR中UI在静态、动态和自我实体间的移动控制，对11人需求发现和113款应用调查，仅6.2%支持UI过渡，提出FingerSwitches技术原型验证有效性。

Balaji 等人开发 RetroSphere 系统，使用3个回复反射球和立体红外追踪器实现6DoF控制器追踪，精度约96.5%，功耗仅400mW，可集成至轻量级AR设备。

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