Cocoa：与AI智能体的协作规划与协同执行Feng 等人提出 Cocoa 系统，基于计算笔记本设计支持人机协作规划和执行，通过16人实验室研究和7人一周实地部署验证可操纵性与易用性平衡，为复杂研究任务中的AI协作设计提供新框架。2026KFK. J. Kevin Feng et al.华盛顿大学大语言模型（LLM）的人机协作原型设计与用户测试计算方法在HCI中的应用CHI
IdeaSynth：通过演化和组合具有文献支持反馈的研究想法要素进行迭代研究想法开发Pu 等人提出IdeaSynth系统，利用LLM和画布式节点界面支持研究者迭代细化想法，实验表明该系统显著拓展研究想法的深度与广度。2025KPKevin Pu et al.多伦多大学大语言模型（LLM）的人机协作众包任务设计与质量控制用户研究方法（访谈、调查、观察）CHI
Social-RAG：从群体互动中检索以社会性地指导AI生成Wang等人提出Social-RAG工作流程，通过从团队历史互动中检索社会信号输入语言模型，使AI生成的论文推荐与团队偏好保持一致2025RWRuotong Wang et al.华盛顿大学大语言模型（LLM）的人机协作社区协作与维基百科CHI
使用默论沟通缓解公共社交互动的障碍Soliman 等人设计部分匿名沟通系统，让学者在 Twitter/Mastodon 透露选择身份寻求推荐，研究发现可缓解社交焦虑，初学者能舒适地向资深学者提问并获得针对性回应。2024NSNouran Soliman et al.麻省理工学院社交平台设计与用户行为在线身份与自我呈现参与式设计（Participatory Design）CHI
PaperWeaver: 通过将推荐论文与用户收集的论文结合来丰富主题论文警报Lee 等人提出 PaperWeaver 系统，基于 LLM 推断用户研究兴趣并比较推荐与收集论文，15人实验表明该系统显著提升用户对推荐论文相关性的理解和分类信心。2024YLYoonjoo Lee et al.韩国科学技术院大语言模型（LLM）的人机协作心理健康应用与在线支持社区CHI
FigurA11y：用于撰写科学替代文本的AI辅助工具Singh 等人开发FigurA11y系统辅助撰写科学图表替代文本，14人研究显示交互建议功能促使更多迭代并提高描述详细度。2024NSNikhil Singh et al.麻省理工学院可解释人工智能（XAI）视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）IUI
Papeos：用演讲视频增强研究论文Kim等人开发Papeos系统，允许作者将会议演讲视频片段与论文相关段落对齐，读者可视觉浏览论文并流畅切换于密集文本与视频摘要之间，降低阅读心理负荷。2023TKTae Soo Kim et al.韩国科学技术院生成式AI（文本、图像、音乐、视频）数据故事讲述（Data Storytelling）UIST
ComLittee: 以个人选举的作者委员会进行文学发现Kang 等人提出ComLittee文献发现系统，支持以作者为中心的探索，通过作者图和论文推荐器组合信号发现新作者和论文，改进作者和论文发现效果2023HKHyeonsu B Kang et al.卡内基梅隆大学推荐系统用户体验众包任务设计与质量控制知识管理与团队意识CHI
CiteSee: 通过持久且个性化的历史背景增强科学论文中的引用Chang 等人开发 CiteSee 工具，通过用户出版、阅读和保存活动提供个性化视觉增强，实验室和现场研究证实其在文献发现方面优于三个基线，能提高情境意识。2023JCJoseph Chee Chang et al.艾伦研究所交互式数据可视化原型设计与用户测试CHI
探索团队来源的超链接以解决低视力科学论文读者的导航挑战Park 等人设计 Ocean 系统，通过让所有读者留下阅读路径痕迹，帮助低视力读者更轻松地浏览科学论文，解决放大阅读下的导航难题。2022SPSoya Park et al.麻省理工学院Visual Impairments; Visual ImpairmentsCSCW
FeedLens：用于个性化探索知识图谱的多态透镜Kaur等人开发FeedLens系统，利用多态透镜技术将知识图谱偏好模型重新用于探索性搜索，在Semantic Scholar上减少用户认知负荷并提升文献综述效率。2022HKHarmanpreet Kaur et al.密歇根大学推荐系统用户体验交互式数据可视化可视化感知与认知UIST
CiteRead：将本地化引用集成到科学论文阅读中Rachatasumrit 等人开发CiteRead工具，将引用论文信息本地化集成到阅读界面，显著提升科学家对后续工作的理解与信息保持效果。2022NRNapol Rachatasumrit et al.卡内基梅隆大学交互式数据可视化知识管理与团队意识IUI
从你认识的人到你读过的内容：利用隐式社交网络增强科学推荐Kang 等人通过作者介导的隐式社交网络和知识图谱增强科学推荐，显著提升用户参与度且避免偏见，扩大消息覆盖范围2022HKHyeonsu B Kang et al.卡内基梅隆大学推荐系统用户体验交互式数据可视化CHI