Diyi Yang

How Well Does Agent Development Reflect Real-World Work?

代理开发是否能反映现实世界的工作？

Zora Zhiruo Wang, Sanidhya Vijayvargiya, Aspen Chen, Hanmo Zhang, Venu Arvind Arangarajan, Jett Chen, Valerie Chen, Diyi Yang, Daniel Fried, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文研究了代理开发与现实工作分布的匹配程度，揭示了代理开发与人类劳动力分布的不匹配，并提出了三个原则以改进基准设计。

Learning Next Action Predictors from Human-Computer Interaction

从人机交互中学习下一步动作预测器

Omar Shaikh, Valentin Teutschbein, Kanishk Gandhi, Yikun Chi, Nick Haber, Thomas Robinson, Nilam Ram, Byron Reeves, Sherry Yang, Michael S. Bernstein, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Hasso Plattner Institute（哈索普拉特纳研究所） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出LongNAP模型，通过结合参数化和上下文学习，从用户行为的完整上下文中预测下一步动作，显著优于传统方法。

Comments 32 pages, 10 figures, see https://generalusermodels.github.io/nap

Just-In-Time Objectives: A General Approach for Specialized AI Interactions

即时目标：一种专门化人工智能交互的一般方法

Michelle S. Lam, Omar Shaikh, Hallie Xu, Alice Guo, Diyi Yang, Jeffrey Heer, James A. Landay, Michael S. Bernstein

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出即时目标方法，通过动态目标诱导提升AI交互的专门化性能，实验表明其在任务处理和质量评估上优于常规LLM。

Comments Accepted at CHI 2026