University of Cambridge

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University of Cambridge 最新论文

IUI '26VR 中的社交与协作 +3

通往元宇宙的路径：探索LLM驱动的虚拟实验室访问中推动技术接受的用户体验机制

Tu等人研究LLM驱动的虚拟教授化身在VR实验室访问中的应用，提出VLAM模型，发现任务乐趣是预测行为意向的最强因素。

IUI '26可解释人工智能（XAI） +2

最优解释：因果图解释中人类错误的定量模型

Zuercher 等人提出因果图解释的人类错误定量模型，通过170人实验揭示决策时间随节点线性增加（0.65秒/节点）而错误呈指数增长，为认知优化解释复杂度奠定基础。

CHI '26荣誉提名AI 伦理、公平与问责 +2

"这只是个疯狂西部"：利用公共采购作为AI治理机制

Hudig 等人通过英欧采购调研提出六种有前景的公共采购实践，为将AI与公共利益对齐提供治理机制和具体实施方向。

CHI '26沉浸感与临场感研究 +2

我们如何评估沉浸式环境中的体验？

Li 等人通过对375篇论文的范围综述，揭示沉浸式体验评估实践碎片化现状，主张整合评估工具并以用户生活体验为中心推动开放可持续的评估发展。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

KNIT: 跨学科团队实时收敛的计算边界对象

Wan 等人提出KNIT框架，利用AI生成语义聚类和问题重述作为计算边界对象，在健康科技团队中实现跨学科边界实时收敛。

CHI '26荣誉提名原型设计与用户测试 +1

面向交互设备的成本感知贝叶斯优化

Langerak 等人提出成本感知贝叶斯优化方法，通过引导采样向低成本高效益原型，在摇杆设计任务中仅使用约70%成本达到与基线相当的性能。

CHI '26混合现实工作空间 +2

无限：混合现实中的物体-边界交互

Lyu等人提出Unbounded物体-边界交互设计框架，通过构建包含8个场景示例的设计空间并收集6位MR专家反馈，拓展了混合现实中物体与环境边界交互的设计思路。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

角色分配：人机协作决策中大语言模型角色原型研究

Chappidi 等人提出人机协作决策的17种角色原型，通过对113篇论文的主题分析和临床案例实验，揭示不同原型选择如何影响大语言模型输出与决策结果，为人机决策系统设计提供风险考量。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

支持基于LLM的聊天机器人进行有效的目标设定

Schimpf等人进行543人随机对照实验，发现基于LLM的聊天机器人通过添加反馈机制可有效支持用户目标设定，自适应建议效果则较差。

CHI '26行为改变与反思技术 +2

打破负面循环：面向适应性变化的反思-行动系统

Kim 等人设计WhatIf-Planning系统桥接反思与行动，15天实地研究表明该系统显著提升coping灵活性，格罗斯引导条件产生更多反事实替代和行动方案。

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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

研究方法与设计实践

计算方法在HCI中的应用

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

沉浸感与临场感研究

手势、肢体与运动交互

手部手势识别

可穿戴设备与传感技术

环境感知与上下文计算