Microsoft

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IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

领域专家参与 LLM 设计和评估的关键考量：一项民族志研究

Szymanski 等人通过12周民族志研究，发现开发团队在 LLM 设计中采用数据收集变通、专家-开发者混合评估等策略，并提出注重 AI 素养和专家角色演进的设计机会。

IUI '26AI 辅助决策与自动化系统 +2

ReUseIt：合成可复用的AI代理工作流用于网络自动化

Liu 等人提出 ReUseIt 方法，通过从AI代理成功/失败尝试合成可复用工作流（含执行守卫），将重复性网络任务成功率从24.2%提升至70.1%。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

DuoDrama：通过LLM辅助的人类反思支持剧本精炼

Tang 等人提出DuoDrama系统，通过ExReflect工作流让AI在体验和评估角色间切换以生成剧本反馈，14名专业编剧验证其提升反馈质量与反思深度。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

探索AI在临床协作中的未来：肿瘤会诊病例准备研究

Li 等人对比Copilot与专用医疗智能体HAO在肿瘤会诊准备中的表现，发现肿瘤科医生对HAO接受度更高，但信任校准策略效果有限。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

隐形导师：从屏幕录制推断用户操作以推荐更好的工作流程

Yan 等人提出 InvisibleMentor 系统，通过视觉语言模型分析屏幕录制重建用户操作，结合大语言模型生成行为建议，使用户工作流效率得到改善。

CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +2

三种模态、两个设计探测、一个原型和无视觉：基于体验的多模态3D数据可视化工具的协作设计

Kamath 等人通过体验式协作设计，为视障用户创建含参考超声化、立体音频等多模态原型的3D数据可视化工具，解决非视觉探索中的方向定位和峰值查找难题。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +3

氛围编程时代的屏幕阅读器使用者程序员：适应、赋能与新的无障碍景观

Chen等人研究发现AI代码助手虽提升视障程序员编程效率并弥补无障碍差距，但用户面临传达意图、解读AI输出等障碍，并提出人机协作设计原则与无障碍建议。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从使用到监督：心理模型如何影响用户行为和人工智能写作助手的输出

Rismani 等人通过48人实验发现结构性心智模型虽提升用户系统理解却导致更多语法错误，揭示人工智能写作辅助中系统理解、信任与错误监督间的复杂权衡关系。

CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +2

从挣扎到成功：面向屏幕阅读器用户的计算机使用情境感知指导系统

Chen 等人开发了AskEase AI助手，通过整合多源情境信息为屏幕阅读器用户提供精准的操作指导，用户任务成功率显著提升，感知工作负担明显下降。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

设计LLM的分阶段评估工作流程：整合领域专家、普通用户和模型生成的评估标准

Szymanski等人提出LLM分阶段评估框架，整合领域专家（长期价值）、普通用户（可用性）和LLM（程序检查）的评估标准，优化质量、成本与可扩展性的平衡。

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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

194

数据可视化与信息设计

交互式数据可视化

101

可访问性与无障碍设计

视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）

研究方法与设计实践

原型设计与用户测试

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

沉浸感与临场感研究