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English(EN) Priming, Path-dependence, and Plasticity: Understanding the molding of user-LLM interaction and its implications from (many) chat logs in the wild

研究揭示用户-LLM交互迅速稳定,限制了探索

一项新的研究论文分析了来自 7,900 多名用户的 140,000 次聊天机器人会话,以了解用户与大型语言模型的交互如何随时间形成。研究发现,用户交互模式基于早期探索迅速稳定,并且这些早期选择显著影响文本模式和用户留存率等长期结果。有趣的是,尽管大型语言模型提供了巨大的可能性,但用户的探索程度却低于预期,研究人员称之为“能动性悖论”。 AI

影响 揭示了用户与大型语言模型的交互模式会迅速稳定,这表明需要考虑早期用户探索的设计。

排序理由 学术论文发表在 arXiv 上,详细介绍了用户-LLM 交互模式。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究揭示用户-LLM交互迅速稳定,限制了探索

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Shengqi Zhu, Jeffrey M. Rzeszotarski, David Mimno ·

    Priming, Path-dependence, and Plasticity: Understanding the molding of user-LLM interaction and its implications from (many) chat logs in the wild

    arXiv:2605.05767v1 Announce Type: cross Abstract: User interactions with LLMs are shaped by prior experiences and individual exploration, but in-lab studies do not provide system designers with visibility into these in-the-wild factors. This work explores a new approach to studyi…