Ting-Hao Kenneth Huang

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Wan 等人分析5800个帖子并访谈24位用户，发现女性创作者通过重新利用无关标签（如#宝宝辅食）屏蔽不受欢迎受众，实现推荐平台上的自我内容管控

He等人研究LLM数据标注中的“黑暗提示”方法，发现仅9/20参与者在多次迭代后提升准确性，凸显黄金标签关键性和自动化提示优化挑战

He等人将GPT-4与道德MTurk流程对比，GPT-4达83.6%优于MTurk的81.5%，两者标签聚合更可提升至87.5%

Huang 等人开发 Heteroglossia 插件，通过角色扮演策略让在线人群为Google Docs作者提供故事创意，支持创意写作构思。

Hsu 等人开发 Smell Pittsburgh 社区气味报告系统，让居民报告异味并追踪污染热点，结合空气质量数据预测气味事件，帮助社区识别污染模式并促进空气质量改善。

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