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Human-AI Interactions
Human-AI Interactions
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新框架对临床试验中的人机交互进行分类
本文介绍了一种用于对临床试验中的人机交互进行分类的新型多维度框架。该方法根据人工智能任务、人机关系、配置和涉及的人群来对这些交互进行分类。研究人员将该框架应用于 15 项临床试验，并使用人工审查员和大型语言模型（LLM）分类器来对交互进行分类。研究强调了 LLM 辅助分类的潜力，同时强调了在记录不完整或不明确的试验时，人类判断的持续必要性。
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研究分析 55,968 条在线评论以改进人机交互
一项新研究发布在 arXiv 上，分析了 55,968 条在线评论，以了解用户与 AI 系统的体验。该研究由 Parisa Arbab 领导，采用词汇方法来识别影响人机交互的关键因素。因子分析的初步结果表明了用户面临的具体担忧和挑战，并计划进行内容分析以提供更深入的见解，从而开发更以用户为中心的 AI。