Mar, 2024

墨水与个性：在 LLM 时代打造个性化叙事

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TL;DR个性化与个性化组成了使每个作者独特的特征，影响他们的文字以有效地吸引读者并传达真实性。然而，我们对基于 LLM 的写作助手的依赖日益增长，却可能在时间上妥协了我们的创造力和个性。本研究通过进行简要调查，以探索不同观点和概念，并尝试理解人们的观点，结合在该领域的过去研究，来研究这些问题。解决这些问题对于改进人机交互系统和提高个性化与个人特有的写作助手至关重要。
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发现论文，激发创造
  • 教导 LLM 个性化 —— 受到写作教育启发的方法

    个性化文本生成是一个新兴的研究领域，通过使用大型语言模型 (LLMs)，我们提出了一种通用的个性化文本生成方法。借鉴写作教育的实践，我们开发了一个多阶段和多任务的框架来教授 LLMs 进行个性化生成。我们的方法包括检索、排名、总结、综合和生成多个阶段，并引入了一个多任务设置来进一步提高模型的生成能力。我们在三个涵盖不同代表性领域的公开数据集上评估了我们的方法，结果显示相对于各种基线模型，我们取得了显著的改进。

    Aug, 2023

  • LLMs 作为写作助手：探索对所有权感和推理的观点

    研究调查了写作中的所有权感、写作辅助工具、大型语言模型、创造性任务以及人机交互等问题，以提高写作辅助系统的性能。

    Mar, 2024

  • 大语言模型时代的创造力支持：涉及新兴作家的实证研究

    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

  • 秘密守护者：LLM 对个人特质语言标记的影响

    大型语言模型对作者的个人特质的预测能力有所降低，但作者的语言模式仍具有预测作者个人特质的能力，尽管在使用大型语言模型时，一些基于词汇的语言标志可能失去可靠性。这对于在大型语言模型时代研究个人特质的语言标志具有重要意义。

    Mar, 2024

  • GhostWriter：通过个性化和代理增强协作人工智能写作体验

    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

  • 从文学角度评估大型语言模型的创造力

    该研究通过一个深入的案例研究，评估了大型语言模型在创意写作过程中作为辅助工具的潜力。研究中开发了交互式多声音提示策略，交织了背景描述、指导写作的指令、目标风格的文本示例和给定示例的关键讨论，并从文学批评的角度以及计算创造力的角度进行了定性评估。研究结果支持大型语言模型能够实现高级提示的观点。

    Nov, 2023

  • 写作辅助应建模语言的社会因素

    本文通过分析针对信息内容而忽略其社会方面的单一视角，提出智能写作助手需要融入社会因素来建立更有效、更个性化的写作助手，以提高用户体验和促进用户的广泛采用。

    Mar, 2023

  • 模型联盟：对创意写作中语言生成模型的全面评估

    评估了几种最近的语言模型在英语创意写作上的表现，结果显示商业化的最新语言模型在多个方面与人类作家相媲美，但创造力方面人类仍占优势，幽默方面则分为能媲美人类和无法胜任的两类，对研究结果的意义和限制进行了讨论，并提出了未来研究的方向。

    Oct, 2023

  • 关于大型语言模型的创新力

    本文分析了大型语言模型在创造性写作方面的应用，讨论了其中的挑战，探讨了机器创造性中的一些问题，以及这些技术在创意产业中的社会影响。

    Mar, 2023

  • 一种基于大型语言模型的计算方法来改善身份相关的写作

    这篇论文提出了一种新的计算方法，利用大型语言模型生成提示，以改进写作产品的质量，通过两个案例研究分析了模仿和类比对于改进写作的影响。

    Dec, 2023