MAPLE：利用大型语言模型嵌入的移动应用预测
大语言模型（LLM）的人机协作软件工程师与开发者HCI 研究员
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研究问题 / 现实痛点
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研究问题
3- 如何利用大语言模型（如GPT-3）优化移动应用使用预测？分类: GUI/IoT 任务自动化与界面生成同类问题arrow_forward
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- 能否通过整合已安装应用数据和上下文信息改善用户行为预测的性能？分类: 移动传感与用户行为预测建模同类问题arrow_forward
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现实痛点
1- 移动端应用推荐常因用户数据缺乏而不够精准。分类: 移动传感与用户行为预测建模同类问题arrow_forward
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LlamaTouch：一个可信且可扩展的移动UI任务自动化测试平台
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情感聚焦：促进在线演示过程中观众成员情感反应的交流
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评估大型语言模型在生成合成HCI研究数据中的应用：一个案例研究
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DynEx：具有结构化设计探索的动态代码合成以加速探索性编程
CHI '25· 大语言模型（LLM）的人机协作 +1
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SummAct：通过交互行为总结揭示用户意图
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IUI '25· 大语言模型（LLM）的人机协作 +1
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UIST '21· 大语言模型（LLM）的人机协作 +1
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UIST '21· 大语言模型（LLM）的人机协作 +1
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谁验证验证者？将LLM辅助的LLM输出评估与人类偏好对齐
UIST '24· 大语言模型（LLM）的人机协作
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来源
UbiComp
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2024
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3 位作者
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大语言模型（LLM）的人机协作
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软件工程师与开发者、HCI 研究员
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