Gensors：利用多模态基础模型与推理构建个性化视觉传感器Liu 等人开发 Gensors 系统，利用多模态大语言模型帮助用户构建个性化视觉传感器，通过自动生成标准、并行测试调试和压力测试建议，显著提升用户定义传感器的掌控感与沟通便利性。2025MLMichael Xieyang Liu et al.眼动追踪与注视交互环境感知与上下文计算普适计算（Ubiquitous Computing）IUI
超越代码生成：LLM支持的程序设计空间探索Zamfirescu-Pereira等人开发支持程序设计空间探索的IDE，通过生成替代方案跟踪设计决策，用户研究发现其促进并行化设计但引发信息过载问题。2025JZJ.D. Zamfirescu-Pereira et al.UC Berkeley, Computer Science生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作计算方法在HCI中的应用CHI
PromptInfuser：AI与UI设计的紧密耦合如何影响设计师的工作流程Petridis 等人开发 Figma 插件 PromptInfuser，实现提示与 UI 元素连接，显著提升设计师沟通产品想法、识别 UI 与提示兼容性及迭代效率。2024SPSavvas Petridis et al.大语言模型（LLM）的人机协作原型设计与用户测试DIS
远见: 在AI应用原型设计期间培养负责任的AI意识Wang 等人开发Farsight交互工具，通过突出AI事件新闻与LLM生成用例，帮助原型设计者识别提示相关危害，用户研究发现其效果优于现有资源。2024ZWZijie J. Wang et al.Georgia Tech可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统AI 伦理、公平与问责CHI
ConstitutionMaker：通过将反馈转换为原则来交互式批评大型语言模型Petridis 等人开发了ConstitutionMaker工具，将用户自然语言反馈自动转换为指导LLM聊天机器人的原则，通过14人用户实验验证该工具能显著降低用户 Mental demand并提高原则编写效率和指导有效性。2024SPSavvas Petridis et al.智能语音助手（Alexa、Siri 等）大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）IUI
我输入得越少越好：AI语言模型如何增强或阻碍AAC用户的沟通Valencia 等人研究LLM为12名AAC用户提供的实时建议，发现可节省时间与认知努力，但需保持用户个人沟通风格，为AI增强型AAC设备设计提供参考。2023SVStephanie Valencia et al.Carnegie Mellon University, Google Research大语言模型（LLM）的人机协作增强与替代通信（AAC）CHI
设计负责任的人工智能：适应UX实践以应对负责任的人工智能挑战Wang等人通过对大型科技公司UX从业者和RAI专家访谈，揭示用户体验与负责任AI交叉点的三种新兴实践，为HCI领域提供重要研究方向。2023QWQiaosi Wang et al.Georgia Institute of Technology大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责CHI
AI Chains：通过链接大型语言模型提示实现透明且可控的人机交互Wu等人引入LLM链式交互框架，通过链接大型语言模型步骤累积收益，20人用户研究表明该方法显著提升任务质量、系统透明度、可控性和协作感。2022TWTongshuang Wu et al.University of Washington, University of Washington大语言模型（LLM）的人机协作算法透明度与可审计性CHI
使用生成语言模型发现自然语言编程的语法和策略Jiang 等人设计GenLine自然语言代码合成工具并用户研究，发现用户需学习模型语法并制定调试策略，为工具设计提供启示。2022EJEllen Jiang et al.Google生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作CHI
崩溃与突破：观察音乐家对COVID-19大流行病的反应Cai 等人研究音乐家应对 COVID-19 限制的方式，通过调查 29 位音乐家和 7 位即兴音乐家访谈，发现技术基础设施、创造力心态和社会联系是三大挑战，并发现部分音乐家创造出新的艺术实践。2021CCCarrie J Cai et al.Google对话式聊天机器人创意协作与反馈系统CHI
AI作为社交粘合剂：揭示深度生成AI在社交音乐创作中的角色Suh 等人通过 30 名参与者成对音乐创作实验，揭示 AI 在社交创作中可建立共同基础、充当心理安全网、推动团队进步等五种社交粘合剂作用2021MSMinhyang (Mia) Suh et al.Google , Google生成式AI（文本、图像、音乐、视频）创意协作与反馈系统CHI
通过深度生成模型的AI引导工具进行新手AI音乐协同创作Louie 等人开发AI引导音乐协同创作工具（含Voice Lanes、语义滑块等），通过21名用户验证发现这些工具增强了用户对AI的信任、控制感及作品所有权。2020RLRyan Louie et al.Northwestern University生成式AI（文本、图像、音乐、视频）AI 辅助创意写作音乐创作与声音设计工具CHI
以人为中心的工具在医疗决策过程中应对不完整算法Cai 等人开发病理学图像检索实时细化工具，帮助用户应对ML算法不足，两次评估显示提高诊断效用和信任度。2019CCCarrie J. Cai et al.Google Brain生成式AI（文本、图像、音乐、视频）可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
"你好 AI"：揭示医疗从业者在人机协作决策中对AI助手的入门需求Cai 等人对21名病理学家研究发现，医学专家在接触AI诊断助手时，首先希望了解模型的整体优缺点、主观视角和设计目标，而非具体的病例推理，这类似于寻求第二意见时对同事医学观点和标准的了解。2019CCCarrie J Cai et al.AICSCW