通往元宇宙的路径:探索LLM驱动的虚拟实验室访问中推动技术接受的用户体验机制
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VR 中的社交与协作XR 中的身份认同与化身(Avatar)大语言模型(LLM)的人机协作沉浸感与临场感研究大学教授与研究人员HCI 研究员AI/ML 研究员与工程师
结合大型语言模型(LLM)的元宇宙环境可通过作为具身对话代理的LLM驱动的化身实现引导交互。在本研究中,我们考察了学者们如何在虚拟现实(VR)研究中与LLM驱动的虚拟实验室参观中与一位真实教授形象的化身互动。由于目前对元宇宙特征如何塑造推动技术接受的用户体验(UX)机制知之甚少,我们进行了一项2(化身真实性:抽象vs超写实)×2(沉浸感:桌面VRvs头显VR)被试内设计研究(N=30),学术参与者参加了由教授化身引导的虚拟实验室参观。我们对三个概念模型进行了路径分析,并根据结果提出了虚拟实验室接受模型(VLAM),该模型包含体验路径(感知沉浸感增加对化身的同理心和任务乐趣)和理性路径(感知真实感增加化身可信度和任务信心)。心流状态通过强化任务体验来放大这些路径。任务乐趣是行为意向的最强预测因子。这些发现为HCI研究提供了关于元宇宙特征通过UX机制推动技术接受的信息,为虚拟实验室LLM驱动化身的设计提供了启示。
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VR 中的社交与协作、XR 中的身份认同与化身(Avatar)、大语言模型(LLM)的人机协作、沉浸感与临场感研究
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大学教授与研究人员、HCI 研究员、AI/ML 研究员与工程师
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