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如何评估大语言模型（LLMs）在执行复杂多指令提示时的指令对齐性能？所属方向: LLM与自然语言交互
LLM 提示工程与编写工具
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问题/痛点
10
来源
2025
最近年份
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用户参与的动态评估框架能否改进提示工程的效率和结果质量？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
通过分解和自动化生成评估标准，是否能更精准地识别LLMs的对齐问题？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
用户在复杂任务时无法高效评估和优化大语言模型的指令效果。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
如何设计模块化提示以优化大语言模型在情感和心理健康状态分类任务中的表现？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
Persona（角色设定）和任务指令在提示设计中的哪些配置能显著影响模型表现？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
模块化提示设计中的组件交互对任务结果产生了什么样的影响？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
开发者难以优化提示设计，导致情感和心理健康任务准确性不高。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
如何通过深度结合LLM驱动的对话引擎与GUI，创建统一的对话式用户界面以提升数据管理体验？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
“语义瓶颈”(Semantic Bottlenecks)如何在生成内容中保证输出结构化并提高交互的可靠性和可解释性？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
用户反馈与现场提示工程如何优化语义自动化界面的对话控制效果？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
数据工程师和业务分析师在整合与处理复杂数据时面临界面不统一的问题。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
如何将用户对大型语言模型（LLMs）的自然语言反馈转化为持久的行为原则？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
用户如何通过交互式评价有效地生成清晰和具体的原则来改进LLMs的性能？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
ConstitutionMaker工具如何支持用户识别和转化模型输出中的改进机会？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
用户对LLMs的反馈难以持续影响模型行为，多次交互需重复操作。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
大语言模型助手在软件帮助情境中生成的提示与指导有多准确和相关？IUI '24Why and When LLM-Based Assistants Fail: Exploring the Effectiveness of Prompt-Based Interaction for Software Help-Seeking
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整合领域特定信息的提示生成是否能够提升复杂软件任务的完成效率？IUI '24Why and When LLM-Based Assistants Fail: Exploring the Effectiveness of Prompt-Based Interaction for Software Help-Seeking
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用户在与大语言模型互动中是否形成了准确的心理模型？IUI '24Why and When LLM-Based Assistants Fail: Exploring the Effectiveness of Prompt-Based Interaction for Software Help-Seeking
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普通用户在使用复杂软件时难以获得准确且易用的帮助指导。IUI '24Why and When LLM-Based Assistants Fail: Exploring the Effectiveness of Prompt-Based Interaction for Software Help-Seeking
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如何帮助用户从零开始设计和优化大型语言模型（LLM）的提示链？UIST '24ChainBuddy: An AI-assisted Agent System for Helping Users Set up LLM Pipelines
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AI助手系统如何通过任务细分和多代理技术提升提示链设置的效率和准确性？UIST '24ChainBuddy: An AI-assisted Agent System for Helping Users Set up LLM Pipelines
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与现有工具相比，交互式提示链优化系统能提供哪些额外的用户支持功能？UIST '24ChainBuddy: An AI-assisted Agent System for Helping Users Set up LLM Pipelines
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用户很难从零开始设计和优化LLM提示链，流程复杂且费力。UIST '24ChainBuddy: An AI-assisted Agent System for Helping Users Set up LLM Pipelines
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非AI专家在设计LLM（大型语言模型）提示词时会面临哪些具体挑战？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
在没有编程背景的情况下，普通用户如何通过工具进行提示词的迭代优化？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
非专家用户在提示词设计时的思维模式和行为偏好是什么？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
普通用户难以设计有效提示词与优化LLM输出。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
通过链式分解复杂任务是否能提升大语言模型(LLM)的透明性和可控性？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
用户如何能有效地通过交互界面来修改任务链以优化任务完成质量？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
哪些基本操作（原语操作）能够最有效地分解复杂任务并提高LLM的生成质量？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
用户难以理解和控制大语言模型输出，尤其在多步骤复杂任务中。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
非人类隐喻对对话式代理的用户体验（如参与度、认知负荷、内在动机和信任）有何影响？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
不同类型的任务（如信息检索和图像分类）如何与隐喻设计互动影响用户体验？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
“存在链”框架能否为突破人类隐喻中心的设计提供有效理论工具？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
用户与对话式代理交互时，现有设计多集中于人类隐喻，忽视其他可能性。help研究问题LLM 提示工程与编写工具
哪些提示词结构和超参数能显著提升文本生成图像模型的结果质量？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
文本生成图像模型的主题与风格交互如何影响最终结果？help研究问题LLM 提示工程与编写工具
在优化提示词结构时，可以减少用户试错成本的设计策略有哪些？lightbulb现实痛点LLM 提示工程与编写工具
用户在使用文本生成图像模型时需要大量试错，学习成本高。相关论文
IUI 2025
CoPrompter：面向用户的LM指令对齐评估以改进提示工程
Ishika Joshi, Simra Shahid, Shreeya Manasvi Venneti
CHI 2025
探索模块化提示设计在情绪和心理健康识别中的应用
Minseo Kim, Taemin Kim, Thu Hoang Anh Vo
IUI 2024
语义自动化中GUI会话控制的实证研究
Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, Abel N. Valente
IUI 2024
ConstitutionMaker：通过将反馈转换为原则来交互式批评大型语言模型
Savvas Petridis, Benjamin D Wedin, James Wexler
CHI 2023
为什么约翰尼不能提示：非AI专家如何尝试（并失败）设计LLM提示
J.D. Zamfirescu-Pereira, Richmond Y. Wong, Bjoern Hartmann
CHI 2022
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
Tongshuang Wu, Michael Terry, Carrie J Cai
CHI 2022
代理的伟大链：代理的隐喻表现在对话众包中的作用
Ji-Youn Jung, Sihang Qiu, Alessandro Bozzon
CHI 2022
提示工程文本到图像生成模型的设计指南
Vivian Liu, Lydia B Chilton