12:12
arXiv cs.AI@Blade Frisch, Will Wade, Dylan Gaines, Michelle Kinsella, Betts Peters, Tamara Broderick, Keith Vertanen
推荐理由：这篇论文深入探讨了AI增强AAC界面评估的挑战，提出了新的评估方法，对研究人机交互和辅助技术的人很有启发。
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6月24日
12:12
该论文分析了6个AAC（辅助与替代沟通）问题空间的复杂性。AI可以增强AAC用户的能力，但当前评估指标难以捕捉用户的多方面需求。作者提出了更鲁棒的评估方法以考虑用户的交叉性细微差别。论文还讨论了跨问题空间的更广泛问题及解决思路。
6月18日
10:57
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arXiv cs.AI@Biswadeep Sen, Yi-Chieh Lee
推荐理由：这篇论文发现聊天机器人自己认错比让别人纠正更能维护信任，而且和用户关系越好效果越好，实测120人，结果很实用。
6月16日
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6月12日
12:57
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arXiv cs.AI@Marianna Bergamaschi Ganapini, Massimo Chiriatti, Enrico Panai, Giuseppe Riva
推荐理由：这篇论文揭示了AI对个体认知的深层影响，做AI伦理、认知科学或人机交互的研究者值得一读，能帮你理解AI如何潜移默化地改变你的思维方式。
6月11日
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6月10日
11:33
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arXiv cs.AI@Pooja Prajod
推荐理由：新闻编辑室引入AI后面临信任危机，这篇论文用实验数据戳破了“越透明越信任”的迷思，做AI产品设计或新闻业的朋友值得看看，避免好心办坏事。
6月2日
12:05
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arXiv: DeepSeek@Jiashen Huang, Yu Jia, Xu Pan
推荐理由：做AI产品出海或研究人机信任的团队，这篇论文揭示了机构信任如何成为AI采纳的关键变量——理解这一点，比单纯优化模型性能更能解释用户选择。建议点开看看框架和问卷设计。
12:02
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arXiv cs.LG@Xinhao Song, Su Su, Sirui Song, Hongliang Wu, Wen Shen, Zhihua Wei, Gongshen Liu, Linfeng Zhang, Dongrui Liu
精选72°
推荐理由：CAPTCHA 是 AI 替代人类操作的最后一道门槛，做智能体自动化或 GUI 操作的团队可以用 HLL 测试自家模型的实际突破能力，结果可能会让你重新评估部署策略。
11:59
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arXiv cs.AI@Haimin Hu
推荐理由：做交互式机器人安全验证的团队终于有了兼顾宽松性和形式化保证的方法——BeliefSF结合共形预测，在减少保守性的同时保持样本效率，做自动驾驶或人机协作的开发者值得关注。
5月15日
11:13
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arXiv cs.LG@Zhuohang Li, Liqun Huang, Wei Xu, Zhengming Zhu, Nie Lin, Xiao Ma, Xinjun Sheng, Ruoshi Wen
精选
推荐理由：灵巧操作是机器人领域的硬骨头，HandITL 解决了人机干预时的“手势跳跃”痛点，做机器人操作或 VLA 模型微调的团队可以直接参考实验方法，减少训练数据收集中的噪声。