素描NLP:一个探索设计语言智能正确事物的案例研究
荣誉提名大语言模型(LLM)的人机协作AI 辅助创意写作UI/UX 设计师AI/ML 研究员与工程师
本文研究了如何勾勒出以自然语言处理为动力的用户体验。勾勒是设计创新的基石。在勾勒时,设计师使用简单的、有形的工具(如草图和纸质原型)迅速试验许多抽象的想法。然而,勾勒以自然语言处理为动力的体验则提出了挑战,即如何将抽象的语言交互可视化?如何构思广泛的技术上可行的智能功能?作为理解这些挑战的第一步,我们介绍了在设计智能写作辅助时我们的勾勒过程的第一人称描述。我们详细介绍了遇到的挑战和出现的解决方案,例如一种新的用于勾勒语言交互的线框格式和一种新的基于巫师实验的自然语言处理快速原型设计方法。基于这些发现,我们讨论了勾勒中的抽象的重要性以及其他影响。
研究问题 / 现实痛点
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CHI '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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没有证据表明大语言模型在问题重构中是有用的
CHI '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
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来源
CHI
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年份
2019
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奖项
荣誉提名
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作者
5 位作者
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研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、AI 辅助创意写作
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职业/产业
UI/UX 设计师、AI/ML 研究员与工程师
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