中國計算機學(xué)會通訊2024年第11期專題聚焦“大模型時代下的人機交互”，深度剖析了這一時代下人機交互領(lǐng)域的最新研究成果與前沿趨勢,。該專題邀請了該領(lǐng)域的杰出學(xué)者,，精心撰寫了五篇學(xué)術(shù)力作，全方位多維度探討了大模型對人機交互的深遠(yuǎn)影響與促進(jìn)作用,。《以人為中心的大模型Agent社會交互模擬——以推薦系統(tǒng)為例》是其中一個關(guān)鍵議題,，它旨在分析和理解用戶與大模型Agent之間的復(fù)雜交互關(guān)系，構(gòu)建與人類價值對齊,、公平無偏,、可解釋、可信可靠的大模型Agent模擬器,，并著重探討這一模擬器如何解釋和評估其對用戶期望價值目標(biāo)的影響,、塑造以及潛在風(fēng)險。這一前沿探索不僅為理解用戶與大模型Agent之間的交互機制提供了新的視角和方法,，更為構(gòu)建更加健康、公平且可持續(xù)的數(shù)字社會環(huán)境提供了有力支持,，引領(lǐng)大模型智能體技術(shù)邁向真正以人為本的新篇章,。
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張鵬 復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授,、碩士生導(dǎo)師
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[2] Yubo Shu, Haonan Zhang, Hansu Gu, Peng Zhang, Tun Lu, Dongsheng Li, Ning Gu. RAH! RecSys-Assistant-Human: A Human-Centered Recommendation Framework with LLM Agents. In IEEE Transactions on Computational Social Systems, vol. 11, no. 5, pp. 6759-6770, Oct. 2024.
[3] Yaqiong Li, Peng Zhang, Hansu Gu, Tun Lu, Siyuan Qiao, Yubo Shu, Yiyang Shao, Ning Gu. DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship. In Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2025.
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2024-12-10 00:49:30
