重新思考交互:从工具性交互到人机合作
大语言模型(LLM)的人机协作AI 辅助决策与自动化系统
在过去50年中,硬件和网络技术的非凡进步并没有得到软件方面同等进步的匹配。当今的交互系统充满了局限性和不兼容性:它们缺乏对最终用户的互操作性和灵活性。本次研讨会的目标是通过识别打破这些限制并创造真正的人机伙伴关系的框架、原则和方法来重新思考交互。
研究问题 / 现实痛点
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依赖还是不依赖?评估对大型语言模型适当依赖的干预措施
CHI '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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先计划后执行:一项关于用户信任和团队表现的经验研究,当使用LLM代理作为日常助手时
CHI '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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通过LLM驱动的魔鬼代言人增强AI辅助群体决策
IUI '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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C-PAK:纠正和补全基于可变长度前缀的缩写击键
UIST '23· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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使用数字记录员自动化临床文档:理解对医生的影响
CHI '21· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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统一对话模型中系统发起的闲聊与任务导向对话之间的转换
CUI '23· 对话式聊天机器人 +2
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TiiS:交互式机器学习的用户界面设计综述
IUI '19· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
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通过短言语反应时间诱导多智能体决策交互中的主动态度
IUI '19· 会话代理的人格与拟人化 +2
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探索机器学习素养干预对普通人依赖机器学习模型的影响
IUI '22· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
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
2018
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作者
2 位作者
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研究子方向
大语言模型(LLM)的人机协作、AI 辅助决策与自动化系统
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