所属方向: 数据标注、模型调试与数据工作

上下文示例选择与稀有模式覆盖

统计基于当前已索引 question 数据，来源缺失不影响问题展示。

问题/痛点

来源

2025

全部问题

44 条

全部研究问题现实痛点

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

儿童AI学习工具的设计特征有哪些规律性模式？

CHI '25Technologies for Children’s AI Learning: Design Features and Future Opportunities

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

这些设计特征如何与“学习的四大支柱”（主动学习、参与学习、有意义学习、社会互动学习）相对应？

CHI '25Technologies for Children’s AI Learning: Design Features and Future Opportunities

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

现有AI学习工具是否满足不同年龄段儿童的需求，尤其是低龄儿童的需求？

CHI '25Technologies for Children’s AI Learning: Design Features and Future Opportunities

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

儿童缺乏适合的AI学习工具，难以有效掌握AI基础知识。

CHI '25Technologies for Children’s AI Learning: Design Features and Future Opportunities

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

视频学习系统如何支持学生实现从被动观看到主动学习的转变？

CHI '25From Passive Watching to Active Learning: Empowering Proactive Participation in Digital Classrooms with AI Video Assistant

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

上下文感知AI助手如何提高在线学习的实时交互性和准确性？

CHI '25From Passive Watching to Active Learning: Empowering Proactive Participation in Digital Classrooms with AI Video Assistant

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

结合视频、幻灯片和图像的多信息整合能否有效提升学生的知识获取效率？

CHI '25From Passive Watching to Active Learning: Empowering Proactive Participation in Digital Classrooms with AI Video Assistant

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

在线教育中学生很难从视频学习中主动提问并探索知识。

CHI '25From Passive Watching to Active Learning: Empowering Proactive Participation in Digital Classrooms with AI Video Assistant

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

数据事实（以自然语言描述数据模式）会如何影响用户的确认偏误？

CHI '25Confirmation Bias: The Double-Edged Sword of Data Facts in Visual Data Communication

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

数据事实的展示形式和内容强度对确认偏误有何作用？

CHI '25Confirmation Bias: The Double-Edged Sword of Data Facts in Visual Data Communication

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

确认偏误如何因用户的先入信念强度而变化？

CHI '25Confirmation Bias: The Double-Edged Sword of Data Facts in Visual Data Communication

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户常因确认偏误而以偏概全地解释复杂数据，做出次优决策。

CHI '25Confirmation Bias: The Double-Edged Sword of Data Facts in Visual Data Communication

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何通过基于概念的数据切片改进机器学习模型的验证？

IUI '24Slicing, Chatting, and Refining: A Concept-Based Approach for Machine Learning Model Validation with ConceptSlicer

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

在人机交互中，如何消除模型优化对元数据的依赖？

IUI '24Slicing, Chatting, and Refining: A Concept-Based Approach for Machine Learning Model Validation with ConceptSlicer

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

在切片分析中如何结合基础模型（如ChatGPT和CLIP）支持模型优化？

IUI '24Slicing, Chatting, and Refining: A Concept-Based Approach for Machine Learning Model Validation with ConceptSlicer

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

数据切片和模型优化依赖元数据，操作复杂且高成本

IUI '24Slicing, Chatting, and Refining: A Concept-Based Approach for Machine Learning Model Validation with ConceptSlicer

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何开发一种WiFi活动识别系统，可以仅通过一个标注样本适应新的领域环境？

UbiComp '24MetaFormer: Domain-Adaptive WiFi Sensing with Only One Labelled Target Sample

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

稀疏与密集输入通路结合的空间-时间特征提取机制对跨领域活动识别的表现有何提升？

UbiComp '24MetaFormer: Domain-Adaptive WiFi Sensing with Only One Labelled Target Sample

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

动态伪标签增强机制如何改进模型在跨领域环境中的泛化能力？

UbiComp '24MetaFormer: Domain-Adaptive WiFi Sensing with Only One Labelled Target Sample

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

WiFi活动识别难以适应不同环境和个体，需要大量标注数据。

UbiComp '24MetaFormer: Domain-Adaptive WiFi Sensing with Only One Labelled Target Sample

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户在什么活动、时间和空间场景中更容易接受长时微学习任务的主动推送？

CHI '24Interrupting for Microlearning: Understanding Perceptions and Interruptibility of Proactive Conversational Microlearning Services

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何优化智能音箱中的微学习交互设计以提高用户参与度和学习效率？

CHI '24Interrupting for Microlearning: Understanding Perceptions and Interruptibility of Proactive Conversational Microlearning Services

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

哪些语音微学习任务在用户中被认为是“非打扰性”的？

CHI '24Interrupting for Microlearning: Understanding Perceptions and Interruptibility of Proactive Conversational Microlearning Services

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户由于时机不对而经常拒绝智能音箱的主动学习任务。

CHI '24Interrupting for Microlearning: Understanding Perceptions and Interruptibility of Proactive Conversational Microlearning Services

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何在用户与未标注数据交互中高效选择高质量的上下文示例？

IUI '23ScatterShot: Interactive In-context Example Curation for Text Transformation

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

将数据切片（数据模式划分）技术与主动学习结合是否能提升示例选择效率？

IUI '23ScatterShot: Interactive In-context Example Curation for Text Transformation

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户标注与语言模型结合的协同机制能否改善稀有数据模式的覆盖率？

IUI '23ScatterShot: Interactive In-context Example Curation for Text Transformation

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户在挑选上下文示例时难覆盖稀有模式，导致模型表现不稳定。

IUI '23ScatterShot: Interactive In-context Example Curation for Text Transformation

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

结合视频和网络流量的多模态集成能否提升家庭环境中活动识别的鲁棒性和准确性？

UbiComp '23AMIR: Active Multimodal Interaction Recognition from Video and Network Traffic in Connected Environments

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何通过主动学习算法减少获取联合标注样本的成本？

UbiComp '23AMIR: Active Multimodal Interaction Recognition from Video and Network Traffic in Connected Environments

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

网络流量作为活动识别的数据来源潜力如何，如何与视频数据互补以提升整体性能？

UbiComp '23AMIR: Active Multimodal Interaction Recognition from Video and Network Traffic in Connected Environments

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

传统基于视频的活动识别对环境变化敏感且准确性有限。

UbiComp '23AMIR: Active Multimodal Interaction Recognition from Video and Network Traffic in Connected Environments

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

对话式界面在日常活动的主动学习注释中是否比固定标签的手动注释更具用户友好性和效率？

IUI '22A Dialogue-Based Interface for Active Learning of Activities of Daily Living

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

语义相似性度量如何在对话式活动注释中提升用户输入与预定义活动描述的匹配成功率？

IUI '22A Dialogue-Based Interface for Active Learning of Activities of Daily Living

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何通过主动学习的查询机制优化人类活动识别系统适应用户行为长期变化的能力？

IUI '22A Dialogue-Based Interface for Active Learning of Activities of Daily Living

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

用户难以通过传统界面对长期动态变化的日常活动数据进行便捷注释。

IUI '22A Dialogue-Based Interface for Active Learning of Activities of Daily Living

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

如何评估自监督学习方法在可穿戴设备中进行人体活动识别的性能？

UbiComp '22Assessing the State of Self-Supervised Human Activity Recognition Using Wearables

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

自监督学习模型在不同数据集特性和源/目标条件下是否具有鲁棒性？

UbiComp '22Assessing the State of Self-Supervised Human Activity Recognition Using Wearables

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

自监督学习方法的特征空间属性与传统监督学习有何异同？

UbiComp '22Assessing the State of Self-Supervised Human Activity Recognition Using Wearables

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

可穿戴设备中的大量未标注数据难以用于精准活动识别。

UbiComp '22Assessing the State of Self-Supervised Human Activity Recognition Using Wearables

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

在学习钢琴曲目时，被动触觉学习相较于主动学习在长期记忆保持上有何不同？

UbiComp '21Investigating Retention in Passive Haptic Learning of Piano Songs

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

被动触觉学习在辅助记忆测试中的效果为何显著优于主动学习？

UbiComp '21Investigating Retention in Passive Haptic Learning of Piano Songs

help研究问题上下文示例选择与稀有模式覆盖

触觉刺激的“新近效应”如何在学习记忆中发挥作用？

UbiComp '21Investigating Retention in Passive Haptic Learning of Piano Songs

lightbulb现实痛点上下文示例选择与稀有模式覆盖

钢琴初学者因时间有限难以进行高效练习。

UbiComp '21Investigating Retention in Passive Haptic Learning of Piano Songs

相邻分类

数据标注、模型调试与数据工作

年度趋势

2021

2022

2023

2024

2025

Top 作者

1. Anna Bodonhelyi1
2. Auk Kim1
3. Biyun Sheng1
4. Chanhee Lee1
5. Cindy Xiong Bearfield1
6. Efe Bozkir1
7. Emily Wall1
8. Enkeleda Thaqi1
9. Enkelejda Kasneci1
10. Fu Xiao1

Top 机构

合作关系摘要

Technical University of Munich, Human-Centered Technologies for Learning

+ 慕尼黑工业大学

佐治亚理工学院

+ 埃默里大学

加州大学戴维斯分校

+ 罗伯特·博世

加州大学戴维斯分校

+ 苏黎世联邦理工学院

加州大学戴维斯分校

+ 香港城市大学

罗伯特·博世

+ 苏黎世联邦理工学院

上下文示例选择与稀有模式覆盖

全部问题

相关论文

儿童AI学习技术：设计特点与未来机遇

从被动观看到主动学习：利用AI视频助手在数字课堂中赋能主动参与

确认偏见：数据事实作为视觉数据通信的双刃剑

切片、对话与改进：基于概念化的机器学习模型验证方法与ConceptSlicer

MetaFormer：仅需一个标注目标样本的领域自适应WiFi感知

中断式微学习：理解主动对话式微学习服务的感知和可中断性

AMIR: 联网环境中基于视频和网络流量的主动多模态交互识别

用于日常生活活动主动学习的对话式界面

相邻分类

人机协同标注与示例选择

标签体系设计与众包反馈优化

众包任务清晰度与质量控制

NLP模型错误分析与可视化支持

目标检测标注辅助

数据切片与模型调试