Christoph Gebhardt

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Li 等人提出 AutoOptimization 框架，利用视觉语言模型和多智能体推理自动生成最优 UI 布局，显著提升混合现实环境下的界面适配效率。

Song 等人提出偏好引导的多目标优化方法，通过从少量UI调整中推断用户偏好，自动从帕累托前沿选择最优布局，显著减少手动操作并保持用户满意度。

Liao 等人提出基于贝叶斯神经网络的持续人在环优化方法，通过生成性重放策略减轻灾难性遗忘，在VR键盘参数优化中展示随用户基数增长适应时间减少的效果。

Li等人提出SituationAdapt系统，通过视觉-语言模型进行情境推理，优化混合现实UI布局，在在线用户研究中优于现有自适应方法。

Cheng 等人提出 InteractionAdapt 优化方法，利用真实环境可供性自动适配 VR 界面交互技术（表面触控、空中触控、光标控制），支持用户在多样物理环境中高效使用个性化虚拟工作空间。

Qiu 等人开发了跨传统设备与MR头显的沉浸式会议系统ViGather，实验表明传统设备用户的空间和自我存在感显著高于使用Meta Horizon时。

Gebhardt 等人提出结合深度学习视觉显著性模型的四旋翼摄像机优化方法，使目标按影视构图规则定位，感知研究（N≈500）验证其美学效果。

Gebhardt 等人提出基于强化学习的协作策略学习方法，通过分析眼球追踪数据自动决定MR标签的显示时机，在视觉搜索任务中优于传统设计启发式方法。

Park 等人提出基于混合整数规划的 AdaM 方法，将多用户界面分配问题转化为组合优化，支持动态协作环境中的实时 UI 适配。

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