SkipWriter：平板电脑上的LLM驱动缩写手写输入

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大型语言模型(LLM)可能为文本输入带来变革性机会，特别对于手写这类高体力需求的模态。我们研究了一种缩写手写形式，设计开发并评估了一个名为SkipWriter的原型，该原型将可变长度前缀缩写的手写笔触(如将"ho a y"作为手写笔触)根据前文语境转换为预期的完整短语(如数字格式中的"how are you")。SkipWriter由一个生产级手写识别器和一个针对此任务微调的LLM组成。通过灵活的笔输入，当预测结果与用户意图不符时，SkipWriter允许用户添加和修改前缀笔触。用户评估显示运动量减少60%，平均速度达25.78 WPM。我们还表明这种减少接近离线模拟中模型的上限。