HCI.TOPHCI, made easy

Ke Zhou

school诺基亚bar_chart全球第 #4748 名

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Ke Zhou 最新论文

CHI '25三作可解释人工智能（XAI） +2

RiskRAG：一种改进AI模型风险管理报告的数据驱动解决方案

Rao 等人提出RiskRAG检索增强生成方案，从45万模型卡片和600真实事件中获取背景化风险报告，50名开发者偏好该方案并提升AI模型选择决策质量。

CSCW '24二作Session 3c: Evolving Approaches to Privacy

NLPGuard：一种减轻 NLP 分类器使用受保护属性的框架

Greco 等人提出 NLPGuard 框架，通过修改训练数据减少 NLP 分类器对受保护属性的依赖（最高79%），同时保持或提升准确率，实现隐私保护与模型性能的平衡。

CHI '24三作可解释人工智能（XAI） +1

可解释人工智能中的用户特征：个性化中的兔子洞？

Nimmo 等人通过149人实证研究，发现用户特征中仅年龄和开放性显著影响XAI理解，质疑基于精细用户特征进行个性化XAI的必要性。

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