"芒果芒果，如何让生菜不用脱水机变干？"：探索用户将基于 LLM 的对话助手视为烹饪伙伴的使用感知

大型语言模型（LLMs）的快速发展为与对话助手（CAs）的集成创造了众多潜力，这些助手可以在日常任务中帮助人们，尤其是由于其广泛的灵活性。然而，用户与这些助手交互的真实世界体验仍未被探索。在本研究中，我们选择烹饪这一复杂的日常任务作为场景，探索人们在接收基于 LLM 的 CA（Mango Mango）的帮助时的成功和不满意体验。我们发现参与者重视系统根据上下文提供定制化指令、提供超出食谱的广泛信息以及帮助他们进行动态任务规划的能力。然而，用户期望系统更能适应口语对话，并提供更多建议性响应以保持他们的积极参与。认识到用户开始将我们的 LLM-CA 视为个人助理甚至合作伙伴，而不仅仅是阅读食谱的工具，我们提出了未来发展的五项设计注意事项。