Guangrui Fan 最新论文
Fan 等人发现AI编码助手虽降低工作负荷18.2 TLX点并节省22%时间，但验证过程会引发疲劳，提出验证负荷指数并建议自适应模式编排设计。
Fan 等人通过两项实地研究发现简约事实性定制可提高生态助推效果，并设计了一种保护隐私的设备端上下文 bandit，在保持用户自主性下实现更高遵从性，同时提出伦理-效能前沿和能源回报评估框架。
Fan 等人研究发现AI辅助撰写会降低亲密消息的感知所有权和真实性，联署策略可部分恢复但效果因场景（道歉vs边界设定）而异。
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