该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

Jan, 2022

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 被广泛地应用于物理和数字产品，创造了前所未有的互动和功能机会。然而，在这个创意领域中，设计师们面临一个挑战，即在技术的可能性和人类互动关切之间取得平衡。本文调查了探索和思考 AI 系统互动特点、独特的关系可能性以及更广泛的社会影响的技术技巧。我们在一门互动设计课程中引入了九个 'AI 练习 ' (n=100)，借鉴了超乎人类设计、负责任的 AI 以及假设性演绎，以创造有关 AI 互动设计的体验性参与。我们发现，关于隐喻和演绎的练习使得培训和学习、隐私和同意、自治和机构更具体，从而帮助学生更有思考和责任意识地设计使用 AI 与其复杂属性的设计过程和结果。

Oct, 2023

使用生成式 AI，通过简单的草图生成概念平面图和 3D 模型，实现了快速构思和基于文本描述的控制生成建筑渲染图，展示了生成式 AI 在建筑设计过程中的潜力，为计算机辅助建筑设计指明了新方向。

Mar, 2024

本文介绍了一种交互式的 “体现代理” 系统，它具有适应性，能够有效地处理自然语言指令，并提供反馈。同时，还介绍了一种用于收集有关该系统的大量文本指令的众包工具，以及该系统具有学习能力的数据集和基线模型。

May, 2023

计算思维与计算机编程具有学习曲线陡峭的特点。通过对话代理和生成式人工智能（genAI）的应用，可以提供个性化指导、互动学习体验和代码生成来促进学习过程。然而，目前基于 genAI 的聊天机器人主要面向专业开发人员，对教育需求的考虑可能不足够。因此，与教育者合作设计教育工具至关重要，本文通过设计虚构会话中的参与教育者洞察了一种具备指导学生分步练习、调整指导方法并关注教育背景、技能和学习偏好的对话代理，这些发现可为面向教授计算思维和计算机编程的辅导对话代理的未来实施提供指导。

Nov, 2023

介绍了基于 HCI 和 AI 社区的人工智能协作的最新研究，提出了七个面向多个结果和潜在危害的生成式人工智能设计原则。

Jan, 2023

设计灵感、生成式人工智能技术、扩散模型，设计背景下的概念生成工作流的关键词。通过研究调查，开发了一种基于扩散模型的新型生成式人工智能系统，以支持概念汽车设计。

Jun, 2024

本文通过人类创造力文献的启示，探索生成人工智能系统中新奇和实用之间的最佳平衡，提出了包括领域特定分析、数据和迁移学习、用户喜好和定制、自定义评估指标和协作机制在内的框架，旨在在特定领域内生成既新颖又有用的内容。

Jun, 2023

在建筑设计中，该研究论述了通过人工智能与生成设计相结合，可以增强决策过程，并在复杂的设计空间中进行地图绘制和导航，从而实现几个感兴趣的结果和性能指标。

Oct, 2023

通过增强和无监督学习，训练具备最少先验知识的机器人在仿真 3D 环境中理解自然语言指令，将语言符号与周围物理环境的感知表示和相关的行动序列联系起来，实现语言含义的压缩和提取，从而揭示出关于语言基于感知概念的本质和潜力。

Jun, 2017