ETH Zurich

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IUI '26原型设计与用户测试 +3

UI Remix：通过交互式示例检索与混合支持UI设计

Wang 等人开发 UI Remix 交互式系统，利用多模态检索增强生成支持移动UI的示例驱动设计，在24人实验中显著提升用户设计目标达成和迭代效率。

IUI '26最佳论文可解释人工智能（XAI） +3

StepMIND：用于 AI 生成数据分析管道的逐步、多模态和双向解释的可视化框架

Wu 等人提出 StepMIND 可视化框架，集成逐步优化、多模态解释、双向编辑和熟悉交互模型，提升用户对 AI 可视化的信任和理解，降低认知负荷 20%。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

AI与我的价值观：用户对LLM从休闲对话中提取、体现和解释人类价值观能力的看法

Yun 等人开发VAPT工具包研究LLM价值对齐，20名用户一个月交互实验表明13人相信AI能理解人类价值观，同时警告"武器化共情"风险。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从人-人协作的视角：一个用于探索人-智能体协作的可配置研究平台

Yao 等人构建了一个模块化人-LLM智能体协作研究平台，通过Shape Factory和Hidden Profile实验验证了平台效能，为人-智能体协作的HCI研究提供了可配置实验工具。

CHI '26全身交互与体感输入 +2

Point & Grasp：通过概率线索整合灵活选择不可达对象

Luo 等人提出Point & Grasp概率线索整合框架，结合指向和抓取手势实现不可达物体选择，在准确性和速度上均优于单线索基线。

CHI '26编程教育与计算思维 +2

探索Vibe Coding范式对儿童编程学习和实践的影响与挑战

SI 等人通过41名儿童工作坊和Scratch教师访谈，发现vibe coding在编程获取、应用和创造三阶段对儿童有不同影响，并提出以儿童为中心的设计建议。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

DiLLS：基于智能体行为分层摘要的LLM多智能体系统交互式诊断

Sheng 等人提出 DiLLS 交互式诊断框架，通过活动、动作和操作三层结构化摘要探查多智能体系统，显著提升开发者故障诊断效率。

CHI '26最佳论文大语言模型（LLM）的人机协作 +2

PleaSQLarify：面向自然语言数据库查询的视觉语用修复

Chan 等人开发PleaSQLarify系统，通过视觉语用修复框架和可解释决策变量实现自然语言数据库查询的增量澄清，帮助用户有效识别并解决输入歧义。

CHI '26特殊教育技术 +2

GenRole：为教育工作者支持自闭症学生社交互动学习个性化角色扮演

Li 等人开发 GenRole 生成式AI系统，支持教育工作者设计个性化角色扮演课堂活动，16名教育工作者试点研究表明其提升设计效率与教学灵活性。

CHI '26荣誉提名志愿者协调与众包救灾 +3

CoMap：协作式3D草图映射游戏以提升搜救空间沟通

Xiao 等人提出 CoMap 协作式3D草图映射系统，通过VR技术实现三维空间沟通，使搜救任务中指挥官与团队的协作准确性和效率显著提升

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2018-2026

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人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

混合现实工作空间

手势、肢体与运动交互

全身交互与体感输入

触觉、力觉与物理反馈

力反馈与伪重力感

可穿戴设备与传感技术

环境感知与上下文计算