介绍了人与自然语言处理模型 (NLP) 的交互式 (HITL) 的短暂但激动人心的历史，总结了近期以任务、目标、人机交互和反馈学习方法为重点的各种 HITL NLP 框架，并讨论了将来在 NLP 开发中整合人类反馈的方向。

Mar, 2021

通过调查人们在开发和部署深度学习应用中的作用，讨论了人在医疗领域内深度学习技术开发和部署中的重要性，同时提出了四个关键领域以及未来的前景和未解决问题，这些领域有望共同实现结合在医疗领域中的人机互动计算。

Oct, 2019

通过一个模拟物体检测系统的实验，我们研究了交互反馈对用户对智能系统及其准确性理解的影响，结果表明提供循环反馈降低了参与者对系统的信任和其对系统准确性的感知，这凸显了在设计智能系统时考虑用户反馈对用户信任的影响的重要性。

Aug, 2020

本文介绍机器学习领域的交互式学习方法，通过实验展示了如何使用人机交互的方式将黑箱算法变为透明的算法，以提高算法的可信度和接受度，并探讨了交互式学习方法在健康信息学领域中的应用和优势。

Aug, 2017

该研究描述了一种 “人机互动” 机器学习系统的愿景，它通过智能跟踪更改和中间结果，实现了工作流加速，反馈及时，内省和调试，背景执行和自动化，并描述了 Helix，初步尝试这样一个系统已经在典型的迭代工作流中实现了最多 10 倍的提速。

Apr, 2018

人工智能和机器学习在信息系统中发挥了重要作用，然而机器学习模型不完美并且可能产生错误分类。因此，本研究提出了一种混合系统，利用人工专家对难以分类的实例进行审核，并创造了人工专家来学习对之前由人工专家审核过的未知类别数据实例进行分类。实验证明，这种方法在图像分类的几个基准测试中优于传统的人机合作系统。

Jul, 2023

该研究分析了人工智能优化过程中用户专业水平对解决方案质量和主观满意度的影响，从文本、照片和三维网格优化等不同领域进行了研究，认为专业人士更倾向于追求多样化的结果，这一行为可以用作设计者改进智能优化模型的绩效指标。

Feb, 2023

本文讨论了人类在指定任务中使用应用程序所面临的挑战，提出了任务引导系统的发展需要寻找信息检索和会话系统来帮助任务的执行者，并针对现有数据集开发了一个基于 Wizard-of-Oz 的数据收集工具，进行了初步实验。

Nov, 2022

开发了一种新型交互式人机协同的主题建模系统，支持对语料库特定方面的主题建模，具有易于使用的界面、记录与比较功能以及主题词推荐功能，经过多次用户研究验证，该系统在主题建模中的应用具有显著价值。

Apr, 2023

本文介绍了一种人在循环中的系统，Manual Correction System (MCS)，使用 Chain-of-Thought 提示增强 LLM 的推理表现，并且提出了基于古典经济理论的 Cost-Utility 分析模型 (CAMLOP) 来分析、量化和平衡效用和相应成本。作者进行了 MCS 和 CAMLOP 实验，并与 12 个数据集的强基线进行比较，结果证明其超越了强基线，并具有成本和效用的显着优势。

Jun, 2023