Quan Ze Chen

school华盛顿大学bar_chart全球第 #1261 名

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Quan Ze Chen 最新论文

Kuo 等人开发 Botender 系统，通过基于案例的挑衅帮助社区成员无需编码协作设计LLM驱动的机器人，五天部署验证了其促进社区需求对齐的有效性。

Wang 等人比较三种策略让非程序员创建内容分类器，37 人实验表明 LLM 提示性能最佳，但所有策略在迭代改进方面均面临挑战

Kuo等人开发PolicyCraft系统，通过案例为基础的审议支持协作政策设计，在两门大学课程中验证比基线系统能达成更大共识。

Jhaver 等人访谈 24 名社交媒体用户，发现用户对内容审核工具的感知和劳动负担受界面设计影响，提出提升透明度和可控性的设计建议。

陈等人提出判断筛子工作流程，通过分离歧义与分歧来源并针对性添加上下文，可显著降低群体判断中的不确定性（最高减21.4%）。

Chen 等人提出HINT众包框架，通过迭代会话模拟AI系统演进过程，捕捉不同性能模式下用户行为变化，支持AI功能的早期集成测试与评估。

Jhaver等人提出FilterBuddy系统，支持创作者编写、组织并可视化评论过滤器，经YouTube创作者评估发现该系统还可用于了解受众

Chen 等人提出 Goldilocks 众包评分方法，通过示例锚定量表和两步边界过程区分注释者分歧与项目固有模糊性，提高评分一致性并更好估计成对关系。

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