Tongshuang Wu

school华盛顿大学bar_chart全球第 #1666 名

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Tongshuang Wu 最新论文

Wu等人引入LLM链式交互框架，通过链接大型语言模型步骤累积收益，20人用户研究表明该方法显著提升任务质量、系统透明度、可控性和协作感。

Zhang 等人开发 StoryBuddy 人工智能系统，通过支持家长配置问题类型与跟踪儿童进度满足亲子互动讲故事需求，用户研究验证可用性。

Sun 等人通过主题建模、优势比和 WEAT 分析贺卡语料库性别刻板印象，开发 GreetA 可视化工具揭示信息中的性别角色。

Bansal 等人在三个数据集上发现，AI解释虽未提升互补性能，但增加了人类盲目接受AI建议的可能性，对可解释AI设计提出新挑战。

Smith-Renner等人通过两个控制实验研究交互式机器学习中解释的作用，发现无反馈机会的解释对低质量模型令人沮丧，高质量模型需先提供解释再要求详细反馈。

Wu 等人提出结构模板查询分析方法并开发Tempura工具，帮助分析人员探索查询数据集分布、发现标记错误和模型异常。

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