Senthil Chandrasegaran

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Senthil Chandrasegaran 最新论文

Genç等人研究发现，悲观型对话智能体使用户对公益事业的情感联结和信任感降低，却反而增加捐赠意愿，揭示了智能体作为隐性操纵工具的风险。

Burg等人提出基于慢技术原则的反思性AI方法，通过减缓数据收集、标注与模型微调过程，培养设计学生对创作过程与技术理解的反思能力。

Yan 等人提出数据人文主义协作可视化设计原则，通过工具包帮助8对大学生分析屏幕时间数据，促进主观视角的数据比较与意义构建。

Genç等人通过344人在线实验研究发现，对话代理的视觉线索缺失反而提高慈善捐赠金额，能力和情境同理心是捐赠预测因素。

Burg 等人提出训练目标检测模型学习设计师的主观视角，将其应用于自身作品以评估人工智能是否能促进自我反思，帮助设计师意识到隐含的视角。

Zhang 等人提出 ConceptEVA 混合主动方法，利用多任务 Longformer 生成文档摘要，并通过概念网络可视化支持用户定制感兴趣的内容。

Zhang 等人提出 ConceptScope，利用领域本体和 Bubble Treemap 可视化文档概念关系，支持多协调视图，实验表明在探索特定领域文档时更具信息量

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