Xinru Wang

school普渡大学bar_chart全球第 #1451 名

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Wang 等人针对智能手表等超小设备，提出通过空间结构化和基于置信度的时间自适应两种方式呈现LLM推荐解释，研究表明结构化解释可降低用户行动时间和认知负荷。

Ma等人提出LLM驱动的审议AI，实现维度级意见征集和迭代决策更新，混合用户研究表明其在促进人机协作和提升任务性能方面优于传统可解释AI系统。

Ma 等人提出人类自信校准分析框架，比较三种校准机制对AI辅助决策的影响，结果显示校准后人机团队表现提升，依赖更理性。

Wang 等人提出多步骤人机协作标注方法，LLM 生成标签及解释，验证器识别错误标签供人类重新标注，确保标注准确性。

Ma等人提出利用人类与AI正确可能性校准信任的方法，293名参与者实验表明该策略促进了对AI的更适当信任。

Wang等人通过两个决策环境的随机实验揭示，AI模型解释更新会通过影响用户对准确性和一致性的感知来改变其主观信任和满意度。

Wang 等人通过比较四种XAI方法在累犯和森林覆盖预测任务中的效果，发现特征贡献解释在高知识领域更有效，而反事实解释未能提升用户的校准信任。

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