Massachusetts Institute of Technology

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Massachusetts Institute of Technology 最新论文

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

“非默认”行为调整：利用大语言模型自播和自改进指定规范外模型行为

Park 等人提出 Un-default 框架，通过自播识别模型不受欢迎行为并自改进优化提示词，使用户能有效指定规范外行为，为交互式 AI 系统设计提供新方法。

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

我的AI形态：多模态如何塑造与AI生成未来自我互动中的信任与说服

Albrecht 等人比较文本、语音和头像三种模态的 AI 未来自我交互，发现主观互动质量（真实感、说服力）是影响未来自我连续性的关键因素，轻量级对话格式同样有效。

IUI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +4

思维映射器：利用可穿戴人工智能系统和大型语言模型从日常对话中建模和预测行为模式

Danry等人开发Mind Mapper系统，利用可穿戴设备和LLM从日常对话中挖掘行为模式，在12人700小时数据中验证模式准确性，为主动支持系统提供新范式。

IUI '26音乐创作与声音设计工具 +2

协同中的智能体：关于将 AI 带上舞台的实践案例研究

Brade 等人与爵士音乐家进行了为期两个月的协作设计，举办了一场 97 人观众的音乐会，展示人机协作即兴创作的独特实践。

IUI '26AI辅助写作与文本生成 +4

RankCut：一种基于排序的LLM抽取式摘要方法用于基于转录的视频编辑

Shah等人提出RankCut视频编辑方法，采用三阶段LLM管道和标记界面，让编辑者检查和完善AI建议，实验表明可显著提升编辑效率和用户满意度。

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

多智能体议价中人与人工智能的战略权衡

Qian 等人通过多智能体议价博弈实验，发现 LLM 与人类虽达成相近盈余但策略迥异，LLM 偏好保守让步型提案，人类遵循公平准则但更易被拒绝。

IUI '26可解释人工智能（XAI） +4

神经透明性：用于预测模型行为的可解释性接口服务于个性化AI

Karny等人提出神经透明性接口，通过提取语言模型激活差异生成行为特征向量，使用旭日图可视化，使用户能预见个性化AI聊天机器人的潜在行为特征。

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

CAIM：面向智能智能体长期交互的认知 AI 记忆框架的开发与评估

Westhäußer 等人提出 CAIM 认知 AI 记忆框架，通过多智能体架构模拟人类记忆机制，提升长程人机交互的上下文连贯性

CHI '26荣誉提名社交机器人交互 +4

隐私不是一键式：设计能够适应老年人不断变化的边界的机器人

Jagadeesha 等人通过参与式设计发现老年人隐私需求具有动态性，提出社交机器人隐私配置、实时反馈和数据所有权三种设计特征以支持多维隐私体验。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

促进公民决策中共享理解的人机叙事合成

Overney 等人开发StoryBuilder系统将2480条社区反馈转化为124个第一人称叙事，通过四个月实地部署和实验证明基于体验的叙事能增强跨视角共情与信任，促进公民决策中的共享理解。

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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

143

制造、3D打印与实物计算

桌面3D打印与个人制造

触觉、力觉与物理反馈

形变界面与软机器人材料

研究方法与设计实践

参与式设计（Participatory Design）

手势、肢体与运动交互

眼动追踪与注视交互