Allen Institute

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CHI '26最佳论文大语言模型（LLM）的人机协作 +2

Cocoa：与AI智能体的协作规划与协同执行

Feng 等人提出 Cocoa 系统，基于计算笔记本设计支持人机协作规划和执行，通过16人实验室研究和7人一周实地部署验证可操纵性与易用性平衡，为复杂研究任务中的AI协作设计提供新框架。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

Perspectra：选择专家增强多智能体研究创意生成中的批判性思维

Liu 等人开发 Perspectra 多智能体协作系统，通过论坛式界面、@-mention 邀请和实时思维导图功能，使研究提案开发中的批判性思维行为频率和深度显著提升。

CHI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +2

IdeaSynth：通过演化和组合具有文献支持反馈的研究想法要素进行迭代研究想法开发

Pu 等人提出IdeaSynth系统，利用LLM和画布式节点界面支持研究者迭代细化想法，实验表明该系统显著拓展研究想法的深度与广度。

CHI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +1

Social-RAG：从群体互动中检索以社会性地指导AI生成

Wang等人提出Social-RAG工作流程，通过从团队历史互动中检索社会信号输入语言模型，使AI生成的论文推荐与团队偏好保持一致

UIST '24大语言模型（LLM）的人机协作 +1

Qlarify：用于科学论文动态信息检索的可递归扩展摘要

Fok 等人提出 Qlarify 系统，通过检索增强生成实现可递归扩展摘要，帮助学者从全文动态获取补充信息并验证来源，提升科学文献探索效率。

CC '24大语言模型（LLM）的人机协作 +1

大语言模型时代的创意支持：一项涉及专业作家的实证研究

Chakrabarty 等人通过30名专业作家参与的实证研究，验证大语言模型在写作认知过程的翻译与审阅阶段最具帮助性，为创意写作辅助工具开发指明方向。

CHI '24最佳论文社交平台设计与用户行为 +2

使用默论沟通缓解公共社交互动的障碍

Soliman 等人设计部分匿名沟通系统，让学者在 Twitter/Mastodon 透露选择身份寻求推荐，研究发现可缓解社交焦虑，初学者能舒适地向资深学者提问并获得针对性回应。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +1

PaperWeaver: 通过将推荐论文与用户收集的论文结合来丰富主题论文警报

Lee 等人提出 PaperWeaver 系统，基于 LLM 推断用户研究兴趣并比较推荐与收集论文，15人实验表明该系统显著提升用户对推荐论文相关性的理解和分类信心。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +3

了解您的受众：为“普通”受众之外的群体生成通俗语言摘要的益处与风险

August 等人通过三项研究发现，语言模型可为不同知识背景受众生成适应性简单语言摘要，不熟悉者获益但高熟悉者可能忽略关键细节。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +3

反对发言者的视角：揭露在线仇恨斗争中的障碍和人工智能需求

Mun 等人通过10位反言论者访谈与342人公众调查，识别出资源、培训、影响及个人伤害四类AI需求，同时揭示对AI工具在反言论中真实性与能动性的担忧

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