实时 LLM 知识支持系统的设计空间探索：一个术语解释的案例研究
人机交互
2025-05-02 v1
摘要
由于背景、知识库和词汇的差异，知识差距往往在沟通过程中出现。近期 LLM 的发展使得提供实时知识支持日益可行，但面临的挑战包括共享和个体认知限制（如注意力、记忆和理解），以及难以理解用户的上下文和内部知识。为此，我们探索了如何让人们想要接收实时知识支持的关键问题。我们构建了 StopGap——一个为视频中的术语解释提供实时知识支持的原型系统，以进行一次包含 N=24 名受试者的设计探针研究，探索多种视觉知识表示格式。我们的研究发现，受试者对表示形式的偏好存在个体差异，并强调了用户主动性、个人化和混合主导协助的重要性。基于我们的发现，我们绘制了实时 LLM 知识支持系统的六个关键设计维度，并为该领域的未来研究提供了见解。
引用
@article{arxiv.2503.00715,
title = {Exploring the Design Space of Real-time LLM Knowledge Support Systems: A Case Study of Jargon Explanations},
author = {Yuhan Liu and Aadit Shah and Jordan Ackerman and Manaswi Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00715},
year = {2025}
}
备注
This work is accepted and will be presented at CHI25