Kate Larson

school滑铁卢大学bar_chart全球第 #2487 名

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Pafla等人实证比较人类与机器显著性图解释对大型语言模型答案的有效性，发现人类解释更有帮助但与任务表现负相关，揭示了AI解释的错误困境。

Schaekermann 等人比较传统型与模糊感知型医学AI助手，显示模糊感知型可增加争议案例审查比例，AI论据相关性影响专家修订准确性。

d'Eon 等人提出基于公平理论的两类公平支付方案，通过亚马逊土耳其机器人实验发现工人能识别公平分配但倾向于利己，公平支付或可小幅提升工人努力程度。

Schaekermann 等人通过36位专家对4543个睡眠阶段分类案例的结构化仲裁，分析专家背景、数据质量和指南清晰度等因素如何影响初始分歧与仲裁可解决性，发现结构化仲裁可显著改变治疗相关临床参数。

Schaekermann 等人通过客观和主观任务的案例研究揭示工人讨论的可解决性取决于初始异议程度、原因及讨论质量，发现讨论能提高答案准确性，并贡献了文本分类任务工人讨论的公开数据集。

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