University of Notre Dame

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University of Notre Dame 最新论文

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 '26最佳论文眼动追踪与注视交互 +2

先凝视后发声：通过无显示器智能眼镜的凝视和语音交互实现物理对象引用

Zhang 等人提出「先凝视后发声」系统，用户通过视线选择物理对象后获得语音描述，实验显示53%凝视线选择正确，语音消歧纠正了58%错误。

IUI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

LLM驱动的GUI代理的行为结构：人类价值观与交互结果

Gebreegziabher等人构建了14个网络任务的测试平台，发现用户偏好和价值观能显著改变LLM代理的行为轨迹，但界面线索常超越这些效果。

CHI '26荣誉提名用户研究方法（访谈、调查、观察） +2

Crepe：基于图查询的移动屏幕数据采集工具

Lu等人开发了Crepe安卓应用，通过创新图查询技术实现移动UI数据的灵活识别与采集，强调隐私保护与用户知情同意，助力学术研究数据收集。

CHI '26暗黑模式（Dark Patterns）识别 +3

黑暗模式遭遇GUI智能体：大型语言模型智能体对操纵性界面的易感性与人类监督的作用

Tang 等人通过两阶段实验发现LLM智能体难以识别黑暗模式，人类监督虽能改善规避但引入了认知负荷，揭示了人-AI协作在应对欺骗性界面时的新漏洞。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从人-人协作的视角：一个用于探索人-智能体协作的可配置研究平台

Yao 等人构建了一个模块化人-LLM智能体协作研究平台，通过Shape Factory和Hidden Profile实验验证了平台效能，为人-智能体协作的HCI研究提供了可配置实验工具。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

DiLLS：基于智能体行为分层摘要的LLM多智能体系统交互式诊断

Sheng 等人提出 DiLLS 交互式诊断框架，通过活动、动作和操作三层结构化摘要探查多智能体系统，显著提升开发者故障诊断效率。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

Homeroom：一个价值对齐的以社区为中心的家庭教育平台

Rifat 等人开发了 Homeroom 家庭教育平台，通过 LLM 协作与文化响应个性化支持家庭教育，实证表明可编辑草稿能有效保留父母能动性，私人社群更受家长青睐。

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。

CHI '26荣誉提名智能语音助手（Alexa、Siri 等） +3

我最喜欢的直播主是大语言模型：AI VTuber粉丝群体中的发现、连接与共创

Ye 等人对Neuro-sama的定性研究揭示，AI VTuber粉丝通过主动共创、集体情感事件和参与式打赏建立独特的准社会关系，重塑粉丝-创作者互动模式。

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