Universiti Malaya

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Universiti Malaya 最新论文

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

当帮助变成伤害：AI编码助手的验证负荷与疲劳

Fan 等人发现AI编码助手虽降低工作负荷18.2 TLX点并节省22%时间，但验证过程会引发疲劳，提出验证负荷指数并建议自适应模式编排设计。

CHI '26可持续性 HCI（Sustainable HCI） +3

共适应生态助推：一种日常浏览中保护隐私且学习用户偏好的上下文 bandit 方法

Fan 等人通过两项实地研究发现简约事实性定制可提高生态助推效果，并设计了一种保护隐私的设备端上下文 bandit，在保持用户自主性下实现更高遵从性，同时提出伦理-效能前沿和能源回报评估框架。

CHI '26情感化人机对话 +2

这还是你吗？AI辅助浪漫交流中的作者归属与真实性归因

Fan 等人研究发现AI辅助撰写会降低亲密消息的感知所有权和真实性，联署策略可部分恢复但效果因场景（道歉vs边界设定）而异。

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马来亚大学

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人工智能与机器学习交互

AI 辅助决策与自动化系统

情感计算与情绪交互

情感化人机对话

环境、可持续与生态设计

可持续性 HCI（Sustainable HCI）

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

亲密关系、约会与社交连接

数字情感表达与传递