HCI.TOPHCI, made easy

Mayank Agarwal

school国际商业机器公司bar_chart全球第 #3531 名

论文总数

4

HCI 排名

#3531

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2

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3

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Mayank Agarwal 最新论文

CHI '23三作可解释人工智能（XAI） +1

文本分类中的公平性评估：机器学习从业者对个体和群体公平性的看法

Ashktorab 等人研究24名机器学习从业者评估文本分类模型公平性的策略，发现个体与群体公平性指标影响判断，并提出交互式公平性评估工具建议。

IUI '22四作生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

通过场景设计研究生成式代码模型的可解释性

Sun 等人通过场景设计方法探索软件工程师对生成式AI代码模型的可解释性需求，在自然语言转代码、代码翻译和自动补全三个场景中识别出四种XAI功能类型。

IUI '22五作及以上生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

携手更好？AI辅助代码翻译评估研究

Weisz 等人研究发现，AI辅助代码翻译能显著减少软件工程师的代码错误，且提供多个翻译选项比单纯提高翻译质量对翻译过程的帮助更大。

IUI '21五作及以上生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

完美并非必需？代码翻译中的人机协作

Weisz 等人研究发现软件工程师对NMT代码翻译的容错程度，并提出置信度高亮、替代翻译等UI功能帮助理解和纠正不完美输出。

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