通过机器学习语言模型增强操作系统中的用户交互

Feb, 2024

通过机器学习语言模型增强操作系统中的用户交互

Enhanced User Interaction in Operating Systems through Machine Learning Language Models

Chenwei Zhang, Wenran Lu, Chunhe Ni, Hongbo Wang, Jiang Wu

TL;DR使用大型语言模型进行用户交互的研究，结合机器学习和交互设计来改善推荐系统和操作系统的用户体验，以提供更智能和个性化的服务，满足用户需求并促进产品的不断改进和优化。

Abstract

With the large language model showing human-like logical reasoning and understanding ability, whether agents based on the large language model can simulate the interaction behavior of real users, so as to build a reliable virtual recommendation A/B test scene to help the application of recommendation research is an urgent, important and economic value proble

large language models user interaction recommendation systems interaction design machine learning

发现论文，激发创造

大型语言用户界面：由 LLM 驱动的语音交互用户界面

通过利用大型语言模型 (LLMs) 的升级力量，本研究关注于构建一个可作为用户与用户界面之间中介的框架，通过对自然文本输入进行彻底分析，有效地理解用户需求，使得精心设计的 LLM 引擎能够分类最可能的可用应用程序，识别所需的用户界面组件，并随后执行用户预期行为，从而将静态用户界面系统转变为高度动态和适应性强的解决方案，引入智能和响应式用户体验的新领域。这样的框架可以从根本上改变用户完成日常任务的方式，提高效率，并大大减少认知负荷。

Feb, 2024

大规模语言模型的在线训练：聊天中学习

大型语言模型 (LLMs) 在自然语言处理 (NLP) 领域产生了巨大的革命，提供了引人注目的功能，得到了广泛的使用。然而，现有的 LLMs 与用户之间的交互范式存在着局限性、定制能力不足或者缺乏持续学习的问题。为了克服这些挑战，本文介绍了一种新的交互范式 -' 使用外部交互进行在线训练 '，通过与 AI 代理或在线 / 离线知识库等外部交互，将持续实时模型更新的好处与个性化定制的灵活性相结合。

Mar, 2024

大型语言模型与机器学习在电子商务推荐中的新兴协同效应

电子商务和网络应用的蓬勃发展使得推荐系统成为我们日常生活中重要的一部分，但是现有基于深度神经网络的方法在理解用户兴趣、捕捉文本信息以及推广到不同场景等方面仍存在限制。近期的研究借助大型语言模型的崛起旨在改进推荐系统，本文系统回顾了已有的大型语言模型驱动的推荐系统，介绍了使用大型语言模型作为特征编码器学习用户和物品表示的方法以及在预训练、微调和提示等三个范式下的最新进展，并对这一新兴领域的未来方向进行了全面的讨论。

Mar, 2024

基于大语言模型的对话式生成自动驾驶仿真场景

本文描述了一个支持扩展多模态交互的系统，通过使用大型语言模型 (LLMs) 将用户的英语语句映射到领域特定的代码，我们探索了 LLMs 在上下文敏感性方面捕捉演算发言者意图的程度。

Oct, 2023

推荐 AI 代理：整合大型语言模型进行交互式推荐

通过将推荐模型和大型语言模型相结合，本文介绍了一个名为 RecAgent 的高效框架，旨在创建一个多功能和交互式的推荐系统，通过整合大型语言模型，将传统的推荐系统转化为具有自然语言界面的交互系统。实验结果表明，RecAgent 作为一个对话式推荐系统表现出令人满意的性能，优于通用的大型语言模型。

Aug, 2023

评估大型语言模型作为生成式用户模拟器用于对话推荐

通过五项任务评估语言模型在对话推荐中模拟人类行为的效果，研究发现基准模拟器的评估可以揭示语言模型与人类行为的差异，并提供了模型选择和提示策略的见解。

Mar, 2024

利用大型语言模型实现移动界面的交互式对话功能

本文旨在通过预训练大型语言模型及相应的提示技术，实现轻量级、可通用的基于自然语言的手机交互，解决开发人员需要针对每项具体任务创建独立数据集和模型的成本和劳动力问题。研究表明，针对移动 UI 设计的四项重要建模任务中，我们的方法在不需要专用数据集和训练的情况下，取得了令人满意的竞争成绩。

Sep, 2022

USimAgent: 用于模拟搜索用户的大型语言模型

使用大型语言模型构建的用户搜索行为模拟器在查询生成方面优于现有方法，并在预测用户点击和停止行为方面可与传统方法媲美。这些结果不仅验证了使用大型语言模型进行用户模拟的有效性，还为更强大和通用的用户模拟器的开发提供了启示。

Mar, 2024

以人为本的 LLM-Agent 用户界面：立场论文

使用大规模语言模型（LLM）代理人用户界面（LAUI）能够主动学习用户需求，提出新的交互方案，帮助用户发现新的工作流程，Flute X GPT 是一个具体的例子，利用 LLM 代理人、提示管理器和一个管笛教学的多模式软硬件系统来促进学习吹笛的复杂实时用户体验。

May, 2024

ICE：为大规模不平衡问题提供交互式建模能力，赋能非专业人士

本篇论文讨论了交互式学习的问题，包括主动学习和互动学习，提出了一种支持交互学习的平台架构，并介绍了其在机器学习和用户界面方面的应用研究。

Sep, 2014