GhostWriter 是一种使用大型语言模型 (LLM) 进行人工智能增强的写作设计探针，用户可以在写作过程中隐式地学习其预期写作风格，并通过手动样式编辑和注释实现显式教学，研究结果表明 GhostWriter 帮助用户个性化生成文本，通过提供多种方式控制系统的写作风格增强用户的能力，为未来的工作提供了设计建议。

Feb, 2024

通过对大型语言模型的合作写作进行实验，我们测量了共同撰写对多样性的影响，发现使用 InstructGPT 会显著降低多样性，增加作者之间的文字相似性和降低词汇和内容多样性。这表明通过模型适应人类反馈来提高生成质量可能以减少多样性为代价。

Sep, 2023

LLM 模型间的合作创作及其影响是一个重要的研究方向，本研究生成了 CollabStory 数据集，用于探索单一作者与多作者间合作创作的情景，并提出了解决多 LLM 模型合作创作的基线方法。

Jun, 2024

这篇研究论文通过对比两个人工智能模型 Gemini 和 ChatGPT 的表现和互动，以协作性工具的角度，对将生成型人工智能（Gen AI）整合到学术写作过程中进行了批判性研究，通过促进研究人员参与设计能够引出特定人工智能回应以构建研究大纲的提示会话，突显了提示设计、输出分析以及认识到人工智能的局限性对于确保负责任和有效的人工智能整合于学术工作的重要性。初步发现表明，提示的变化对输出质量产生显著影响，并揭示了每个模型的不同能力和限制。该论文通过探索有效的提示策略和提供生成型人工智能模型比较分析，为人机交互领域做出了贡献，最终旨在增强辅助学术写作的人工智能，并引发人机交互社区内更深入的对话。

Apr, 2024

该论文探讨了将大型语言模型（如生成式预训练变换器 GPT）整合到人机合作环境中，通过口头人机交流手段促进可变自主性的快速发展的数字景观中，介绍了一种基于 Unity 虚拟现实（VR）环境的 GPT 驱动多机器人测试平台的创新框架。用户研究表明，用户对于与机器人对话的预设期望较高，却很少尝试探索机器人合作伙伴的实际语言和认知能力，但那些进行探索的用户能从更自然的沟通和人类式的双向交流中受益。我们提供了一组对未来研究和类似系统的技术实施的经验教训。

Dec, 2023

本文探讨了大型语言模型在文本生成方面的出色表现，介绍了不同人工智能与人类交互模式下的文本生成任务谱系，并鼓励研究人员关注需要更高程度人类参与的复杂、相互依存的创作任务。

Mar, 2023

通过实证用户研究 (n=30)，我们调查了现代大型语言模型 (LLMs) 在协助专业作家方面的效用，发现作家在规划、翻译和审阅等认知活动中都寻求 LLMs 的帮助，尤其在翻译和审阅方面 LLMs 更为有帮助，同时我们的研究结果也强调了利用 LLMs 进行创意写作辅助的未来研究方向。

Sep, 2023

ChatGPT 对于学术写作过程的帮助以及如何保持学生独立的作者声音进行了探讨，并且强调了 AI 工具（如 ChatGPT）对于语言学习者的学术写作的潜力。

Oct, 2023

通过人工智能协作共同开发的领域特定写作助手分类系统来解决大型语言模型在商业背景下理解能力的限制，为不同利益相关者提供定制化的大型语言模型驱动的写作辅助功能。

Jun, 2024

本研究探讨使用大型语言模型（LLMs）支持数据驱动文章创作的可行性和感知价值，设计了一个原型系统 DataTales，通过使用 LLMs 生成与给定图表相关的文本叙述，并通过与 11 名专业人士进行定性研究评估了该概念，从中提炼了 LLMs 作为有价值的数据驱动文章创作助手的优点和机会。

Aug, 2023