Harmanpreet Kaur

school明尼苏达大学bar_chart全球第 #1465 名

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Harmanpreet Kaur 最新论文

Martin-Boyle等人开发了一个包含20种错误模式的学术LLM问答系统评估专家模式，通过主题分析68个问答对并经10位科学家验证，揭示专家使用技术精度测试、价值评估等系统策略进行LLM输出评估。

Martin-Boyle 等人开发PaperTrail界面，将LLM答案分解为声明-证据对以追溯学术问答的来源，26名研究者实验显示该方法降低用户信任但未改变行为。

Milton等人通过21名精神疾病患者参与的设计工作坊，揭示了用户与算法推荐的情感脱节（纠缠）现象，并提出情境化参与和恢复用户控制的设计建议。

Houtti 等人设计AI反馈中介系统，利用诱导虚伪程序促进会议反馈交换，实验室研究(n=28)显示发言更平衡，但现场研究(n=10)揭示组织障碍。

Runningen等人开发了Socratic LLM替代人群进行异步审议，在讽刺和关系检测任务中提高标注准确率并保留多样化视角，为构建可扩展且具代表性的数据集系统奠定基础。

Naqvi等人通过对28位设计师的访谈，研究发现生成式AI工具的发布导致设计师价值体系出现分歧，资深设计师更担忧传统创造力与基础技能的丧失。

Kaur 等人通过实验发现，可解释性工具虽能节省时间，却导致机器学习从业者理解准确度下降17%，揭示有限理性是导致这一现象的理论原因。

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