Notational Animating: An Interactive Approach to Creating and Editing Animation Keyframes
本文提出了“记号动画”这一交互范式，通过让用户在静态绘图上绘制表达运动意图的高层记号，结合形式化表示、自动关键帧生成及动态反馈机制，实现高效且灵活的动画创作与编辑。
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244 篇论文
MindfulAgents: Personalizing Mindfulness Meditation via an Expert-Aligned Multi-Agent System
本文介绍了 MindfulAgents，这是一种基于大语言模型的多智能体系统，能够通过专家对齐的框架生成个性化正念冥想脚本并实时适应用户需求，从而显著提升用户在冥想过程中的参与度、自我觉察能力及长期练习意愿。
Adolescents & Anthropomorphic AI: Rethinking Design for Wellbeing An Evidence-Informed Synthesis for Youth Wellbeing and Safety
该报告通过整合发展科学、行业实践与全球政策对话，提出了针对青少年与拟人化对话 AI 交互的非协商性安全护栏及设计框架，旨在利用拟人化设计降低风险并促进青少年的自主性与技能发展。
ADAS-TO: A Large-Scale Multimodal Naturalistic Dataset and Empirical Characterization of Human Takeovers during ADAS Engagement
本文发布了首个专注于 ADAS 向人工接管过渡的大规模自然驾驶数据集 ADAS-TO，该数据集包含来自 327 名驾驶员的 15,659 个同步视频与 CAN 日志片段，并通过结合运动学筛选与视觉语言模型分析，揭示了关键接管事件中的风险特征及提前 3 秒出现可操作视觉线索的规律，为开发语义感知预警系统提供了重要依据。
Monetizing Generative AI: YouTubers' Collective Knowledge on Earning from Generative AI Content
该论文通过分析 377 个 YouTube 视频，揭示了创作者社区如何集体构建关于利用生成式 AI 进行内容变现的知识体系，识别出十种共享应用场景，并探讨了其中涉及的收入主张不可验证、内容盗用及作者身份规范转变等结构性张力。
Understanding User Requirements for Creating Sensor-Powered Smart Car Cabins Through Retrofitting
本文通过访谈和参与式设计研究，探讨了利用改装方案弥补车载智能传感器局限性的潜力，并据此提出了指导未来智能座舱改装设计的需求与规范。
GuideTWSI: A Diverse Tactile Walking Surface Indicator Dataset from Synthetic and Real-World Images for Blind and Low-Vision Navigation
该论文针对现有触觉行走表面指示器（TWSI）数据集在视角和地域类型（如缺乏北美/欧洲常见的圆点警示）上的局限性，提出了一个结合合成与真实图像、涵盖多样化视角和警示类型的 GuideTWSI 数据集，以显著提升盲人和低视力人群导航辅助系统的检测泛化能力。
User Review Writing via Interview with Dialogue Systems
该研究提出了一种利用对话系统通过访谈生成电商用户评论的新方法，实验表明该系统不仅提升了用户的交互体验并减少了后续编辑工作量，而且生成的评论在帮助读者决策方面甚至优于人工撰写的评论。
Multi-TAP: Multi-criteria Target Adaptive Persona Modeling for Cross-Domain Recommendation
本文提出了 Multi-TAP 框架，通过语义画像建模显式捕捉域内用户偏好的异质性，并实现基于目标域条件筛选的源域知识迁移，从而在跨域推荐任务中显著优于现有最先进方法。
AutoUE: Automated Generation of 3D Games in Unreal Engine via Multi-Agent Systems
本文提出了名为 AutoUE 的多智能体系统，通过结合检索增强生成、游戏设计模式约束及自动化测试流水线，实现了在虚幻引擎中从零开始端到端生成包含场景、代码及交互功能的 3D 游戏。
More Than 1v1: Human-AI Alignment in Early Developmental Communities with Multimodal LLMs
该论文通过一项涉及家庭与言语治疗师的三项研究，探讨了多模态大语言模型在儿童早期发展社区中的应用，提出应将人机对齐视为一个由专家结构、专业中介和家庭适应性共同构成的社区治理过程，而非单纯的个人优化问题。
NarrativeLoom: Enhancing Creative Storytelling through Multi-Persona Collaborative Improvisation
本文提出了基于坎贝尔“盲变与选择性保留”理论的多角色协作系统 NarrativeLoom，通过让 AI 生成多样化叙事选项并由用户筛选，显著提升了合作创作故事在专家评估中的流畅性、灵活性、原创性和精致度等创造力维度，且该系统对写作新手尤为有益。
From State Changes to Creative Decisions: Documenting and Interpreting Traces Across Creative Domains
该论文针对现有方法在记录创意活动轨迹时缺乏意图与高层级创意决策关联的问题，提出了三种互补方案，分别通过节点式界面管理生成式 AI 状态、构建可视化创作词汇以及将语义历史嵌入交互状态，以更好地捕捉和解读跨领域的创意实践。
Student Preferences for Online Interaction Platforms in Blended Learning: A Mixed-Methods Study
这项针对加纳大学生的混合方法研究表明，在混合式学习环境中，学生因便利性、易用性及社交普及度等因素，更倾向于使用 WhatsApp 和 Telegram 等即时通讯工具而非机构学习管理系统，凸显了将数字学习策略与学生实际数字习惯相契合的重要性。
Exploring the Drivers of Information Security Policy Compliance Among Contingent Employees: A Social, Deterrent, and Involvement-Based Approach
这项基于加纳大学数据的研究证实，主观规范、威慑机制（检测确定性与惩罚严重性）以及参与机制（知识共享与协作）均显著影响临时员工的信息安全政策态度，其中知识共享作用最强，进而决定其合规意愿，表明应构建融合社会、认知与协作因素的综合管理策略。
From Passive Consumption to Active Interaction: Exploring Interactive LLM Scaffolding to Support Learning Engagement
该研究通过一项小型实验室实验，初步证明了将轻量级交互组件嵌入大语言模型生成的支架式反馈中，能够有效提升学习者的参与感、注意力集中程度及短期学习效果，从而推动学习模式从被动消费向主动互动转变。
Seeing the Reasoning: How LLM Rationales Influence User Trust and Decision-Making in Factual Verification Tasks
该研究通过在线实验发现，在事实核查任务中，大语言模型推理内容的正确性和确定性提示显著影响用户的信任与决策采纳，而推理的呈现形式影响较小，表明用户主要将推理用于审计输出和校准信任，但设计不当的推理展示可能导致信任校准偏差。
Agora: Teaching the Skill of Consensus-Finding with AI Personas Grounded in Human Voice
本文介绍了名为 Agora 的 AI 驱动平台，它利用大语言模型整合真实人类观点以模拟审议过程，初步研究表明该平台能有效帮助用户提升解决分歧、内部审议及达成共识的能力，为规模化公民教育提供了新方向。
Pre-Clinical Latency Characterization of VRxBioRelax: A Real-Time EMG Biofeedback System for Muscle Relaxation in Virtual Reality
本文介绍了一种名为 VRxBioRelax 的虚拟现实实时肌电生物反馈系统，该系统通过 MQTT 协议将 Delsys 传感器数据与 Unity 场景同步，在 87,716 次测试中实现了平均 25.34 毫秒的端到端延迟，显著低于 30 毫秒的 VR 舒适阈值和 50 毫秒的临床基准，从而验证了其在远程内感受训练、减压及康复中的有效性。
Collaboration by Mandate: How Shared Data Infrastructure Shapes Coordination and Control in U.S. Homelessness Services
该研究指出，美国无家可归者服务网络中联邦强制推行的共享数据系统（HMIS）虽能促进机构间的协调与问责，但也通过嵌入的标准化规则加剧了资源与权力不对称，导致部分参与者被迫转向合规角色，从而在实现协作的同时再生产了数据解释与决策中的权力不平等。