CHI 2026HONORABLE MENTION
AI与我的价值观：用户对LLM从休闲对话中提取、体现和解释人类价值观能力的看法
Bhada Yun, Renn Su, April Yi Wang
Yun 等人开发VAPT工具包研究LLM价值对齐，20名用户一个月交互实验表明13人相信AI能理解人类价值观，同时警告"武器化共情"风险。
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精选 CHI 2026 论文
CHI 2026
理解大型语言模型驱动的向导使盲人和低视力者能够使用虚拟现实技术
Jazmin Collins, Sharon Y Lin, Tianqi Liu, Andrea Stevenson Won
Collins 等人开发了LLM驱动的VR向导，通过16名视障用户实验，发现用户独处时将向导作为工具，在社交场景中则赋予人格化特征并建立情感联结。
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多任务人机交互中的信念更新与委托：以受控模拟为证据
Shreyan Biswas, Alexander Erlei, Ujwal Gadiraju
Biswas 等人通过240人7200次试验揭示LLM多任务场景下用户信念跨任务迁移规律及保守更新特征，为期望校准与委托设计提供实证依据。
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DuoMorph：FDM打印与气动驱动的协同集成用于形状变化界面
Xueqing Li, Danqi Huang, Tianyu Yu, Shuzi Yin
Li 等人提出DuoMorph方法，将FDM打印与气动驱动协同集成，通过单一流程制造形状变化界面，定义了四原语类别的设计空间并提供设计工具支持。
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LiqMetCraft：一种通过直接切割和折叠液态金属染色类纸织物来创建嵌入电子纸工艺品的工具包
Qi Zhang, Shuwen Jiang, Zeshui Li, Yong Lyu
Zhang 等人提出LiqMetCraft工具包，利用液态金属染色类纸织物切割/折叠时的压力导电特性，实现纸工艺品结构构建与电路走线形成的集成化流程。
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大小估计任务中视触觉感知变化的建模
Jian Zhang, Wafa Johal, Jarrod Knibbe
Zhang 等人通过80人实验揭示视触觉大小感知的漂移规律，构建循环自我调节感知模型，为VR中视觉触觉系统协同与分化提供理论指导。
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平衡效率与共情：医疗从业者对急诊科重症照护对话AI支持工作流的看法
Menglin Zhao, Zhuorui Yong, Ruijia Guan, Kai-Wei Chang
Zhao 等人通过访谈急诊科医护揭示四阶段重症对话工作流障碍，提出AI支持需兼顾效率与人文关怀，设计环境式AI辅助信息综合、实时对话及自动记录。
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增强认知负荷下的错误意识：神经刺激如何通过工作记忆改善自我监控
Xiaohan Huang, Jiahui Wu, Ming Zhou, Xuemin Zhang
Huang 等人发现 tDCS 刺激左背外侧前额叶皮层可通过改善工作记忆提升高负荷下错误意识，提出动态认知资源桶理论，为神经自适应系统设计提供新路径。
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隐私不是一键式：设计能够适应老年人不断变化的边界的机器人
Nishchal Jagadeesha, Chorong Park, Avery Kruppe, Yanfu Liu
Jagadeesha 等人通过参与式设计发现老年人隐私需求具有动态性，提出社交机器人隐私配置、实时反馈和数据所有权三种设计特征以支持多维隐私体验。
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D-MO：运动与遮挡作为信息可视化的深度视觉通道
Carla Coutant, Adrien Chaffangeon Caillet, Renaud Blanch
Coutant 等人提出 D-MO 视觉通道，结合运动与遮挡诱导深度感知，具有良好的量级准确性和可分离性，为可视化设计开辟新的表达维度。
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WatchHand：在现成智能手表上实现连续手部姿态追踪
Jiwan Kim, Chi-Jung Lee, Hohurn Jung, Tianhong Catherine Yu
Kim 等人提出 WatchHand，利用智能手表扬声器和麦克风发出声波追踪20个手指关节，跨会话误差仅7.87mm，实现现成设备上的连续3D手部姿态追踪。
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I-VAMOS：面向视力障碍用户的独立投票无障碍多模态离线系统
Gyeongdeok Kim, Chungman Lim, Gyungmin Jin, Gunhyuk Park
Kim 等人开发 I-VAMOS 视障投票辅助系统，结合滑动框架、弹簧印章和实时语音反馈，使用户工作负荷降低至26.1，印章准确率达91.7%，实现独立保密投票。
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