Xingyu Bruce Liu

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Liu 等人通过77名参与者在含错误信息LLM交互中的行为分析，识别出五种过度依赖行为模式，为检测和减少AI误导提供设计依据。

Liu等人提出主动对话代理的内心想法框架，为AI配备与显式沟通并行的隐秘思想流，经24名参与者实验验证，显著提升拟人化与智能表现。

Du 等人设计 Rapsai 可视化编程工具，通过节点图编辑器和交互式数据增强加速ML原型开发，15名从业者案例验证工作流程效率提升

Liu 等人开发Visual Captions系统，利用微调大语言模型在视频会议中实时推荐视觉元素，通过实验室和野外研究证明其可显著改善口头沟通效果。

Liu 等人提出CrossA11y系统，通过跨模态接地分析自动检测视频视听无障碍问题，在统一界面中直观呈现AD/CC编写与预览功能。

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