Sep, 2023
ABScribe：使用大型语言模型在人工智能协作写作任务中快速探索多种写作变体
ABScribe: Rapid Exploration of Multiple Writing Variations in Human-AI Co-Writing Tasks using Large Language Models
Mohi Reza, Nathan Laundry, Ilya Musabirov, Peter Dushniku, Zhi Yuan "Michael" Yu...
TL;DR探索重写文本的替代思想是写作过程中的重要组成部分。最先进的大型语言模型（LLMs）可以简化写作变体生成。为了解决当前界面在同时考虑多个变体时所面临的挑战，我们提出了一个名为 ABScribe 的界面，它支持人工智能与人类合作写作任务中，对写作变体进行快速而又视觉结构化的探索。ABScribe 让用户可以使用 LLM 提示迅速生成多个变体，这些变体会自动转化为可重复使用的按钮。变体以相邻的方式储存在文本段落中，可以通过上下文工具栏上的鼠标悬停交互快速进行比较。我们的 12 位作家的用户研究表明，与流行的基准工作流程相比，ABScribe 显著减少了任务工作量（d = 1.20, p < 0.001），增强了用户对修订过程的感知（d = 2.41, p < 0.001），并揭示了作家如何使用 LLMs 探索变体的见解。