面向有效人机协作的辅助 AI 代理
计算机视觉与模式识别
2025-07-25 v1
摘要
面向日常活动和专业领域的物理任务完成，有效的人机协作具有重大潜力。具备信息性指导的 AI 代理可提升人类性能，但评估此类协作仍具有挑战，因为人机交互的复杂性。本文引入一个评估框架和一个多模态的人机交互数据集，用于评估 AI 指导如何影响程序任务性能、错误减少和学习结果。此外，我们开发了一个配备增强现实 (AR) 的 AI 代理，提供来自烹饪到战场医学的交互式指导。通过人类研究，我们分享关于 AI 辅助人类绩效的经验性见解，表明 AI 辅助协作可提高任务完成率。
引用
@article{arxiv.2507.18374,
title = {Towards Effective Human-in-the-Loop Assistive AI Agents},
author = {Filippos Bellos and Yayuan Li and Cary Shu and Ruey Day and Jeffrey M. Siskind and Jason J. Corso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.18374},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 5 figures, 2 tables