Stony Brook University

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Stony Brook University 最新论文

CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +2

从噪声中寻找信号：评估人工智能与无障碍论坛对视障用户支持需求有效性的探索性研究

Kodandaram 等人通过访谈 14 位视障用户，发现论坛存在信息过载问题而 GenAI 工具可信度不足，为改进无障碍支持资源设计提供依据。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

好的写作能否具有生成性？通过高质量图书微调实现专家级AI写作

Chakrabarty 等人通过让 MFA 作家与 LLMs 竞争模仿 50 位知名作者，发现微调后专家 62% 偏好 AI 写作，导致专家产生身份危机，挑战创意写作的人类独特性假设。

CHI '26软键盘与虚拟键盘设计 +1

KeySense：基于 LLM 的普通触摸屏十指盲打系统

Li 等人提出 KeySense 系统，利用时序模式识别和 LLM 解码器实现触屏十指打字，显著降低身体疲劳度并提升输入速度达 28.3 WPM。

CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +3

迷失在说明书之中：视障用户使用DIY手册和AI重写说明书进行组装、操作和故障排除的体验研究

Reddy 等人通过访谈和可用性研究发现，手册对视障用户DIY至关重要但往往不足，AI工具非但未能解决此问题，反而常提供不完整或误导性指导，需改进AI生成定制化说明书的能力。

CHI '26沉浸感与临场感研究 +2

从自拍杆到虚拟拐杖: 通过移动虚拟现实赋能盲人探索

Tang等人开发移动VR系统,用智能手机模拟白杖配合空间音频和触觉反馈,帮助视障用户独立探索虚拟环境并转移真实拐杖使用技巧。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

友好而非朋友：大语言模型谄媚性如何影响用户信任

Sun 等人通过 224 人的实验表明，中立且适应用户立场的 LLM 可增强信任，而恭维适应的 LLM 会降低信任，揭示了操纵用户过度信任的风险

CSCW '25Facilitating Equity and Fairness in Tech

FairPlay：一种协作方法以减轻数据集中的偏见从而改善AI公平性

Behzad等人开发了FairPlay协作式去偏工具，使多方利益相关者通过约五轮协商达成共识，为缺乏统一公平理论指导下的数据集去偏提供了新途径。

UIST '25语音可访问性 +2

软体盲文键盘上的自动纠错功能实现

Zhang 等人开发智能盲文键盘，利用最优传输理论结合语言模型实现自动纠错，经模拟和12人用户研究验证可将词错误率降低59.5%，显著提升视障用户打字体验。

UIST '25360° 视频与全景内容 +2

MACEDON：通过实时多维度代码评估和优化支持程序员

Liu 等人开发 MACEDON 系统，支持实时多维度代码评估和代码段优化，显著提升程序员识别代码问题和应用有效优化策略的能力。

CHI '25大语言模型（LLM）的人机协作

Tap&Say：结合触摸位置的大型语言模型，用于智能手机上的多模态文本校正

Zhao 等人提出Tap&Say系统，融合触摸位置与大型语言模型注意力机制，使文本校正任务完成时间缩短16.4%，键盘点击减少47.5%。

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纽约州立大学石溪分校

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2018-2026

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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）

人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

手势、肢体与运动交互

手部手势识别

语音交互与对话系统

语音用户界面（VUI）设计

触觉、力觉与物理反馈

力反馈与伪重力感