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本文提出了主特质分析（Principal Trait Analysis, PTA），一种从人机协作编程对话中提取常见行为特征的数据驱动方法，并在教育性和专业性数据集上进行评估，以理解哪些技能有助于任务成功。
This empirical study compares conversational XAI (powered by LLMs) against a traditional dashboard for UAV intrusion detection auditing, finding the conversational interface improves perceived usefulness but risks operator over-reliance on AI advice.
本文介绍了CoPlan，一种用于人机协同护理规划的协同智能且可争议的界面，它利用多智能体工作流生成候选干预措施和论点，使人类护理规划者能够在最终计划生成之前检查、质疑和修改建议。该方法在居家养老场景中进行了演示，并为可信赖的人机协同护理规划提供了设计框架。
AgentPanel 是一个用于科学探索中人机协作的多代理论坛系统，使异构代理能够异步讨论研究问题。评估表明，它优于集中式多代理辩论，并且 65% 的参与者更倾向于使用它进行早期探索。
这篇文章主张，在AI辅助的发现中，人类应获得首要功劳，以反驳OpenAI声称生成数学论证的AI系统应被视为发现者的说法。
MusiChat 提出了一种用于人机音乐协作创作的对话系统，通过自然语言交互实现迭代优化，在多轮编辑中达到了高准确率。
Humanly是一个可配置的写作平台，记录写作过程以提供人机协作的可追溯证据，具有密封证书和异常检测等功能。
本文介绍了一种名为Mycelium的主动共享工作空间，它能够自动连接研究人员和AI代理，在团队科学中实现网络智能，并在多组学活动中进行了评估。
本文针对尼日利亚金融科技中的POS欺诈检测，提出了一种分层人机分流模型，旨在消除因基础设施噪声而对农村代理造成的结构性偏见。该系统采用校准集成模型、专业分析师和高级主管，以实现实质机会平等，将区域性能差距从19.43个百分点降低至2.88个百分点。
一篇论述技术奇点可能并非源于单个超级智能AI，而是源于专业的人类-AI合作星群，并警告企业控制此类系统的文章。
这是一篇推荐阅读的文章，认为'AI取代人类'的说法是骗局，主张AI应增强和赋能人类，这与Mira Murati的愿景一致。
文章批判当前AI编程工具普遍使用聊天窗口作为界面，认为这种设计从两端（用户和开发者）限制了AI的自主工作能力，并提出应转向异步、任务驱动的协作模式。
John Schulman回顾了Thinking Machines的创始原则，强调定制化与人机协作，并分享了公司在AI智能体取得最新进展后更新的愿景。
本文介绍了一种用于人机协作决策的以人为中心的反思架构（HCRA），将任务建模为随机博弈，并利用带有语言反馈的强化学习。该框架显著提升了决策效能和推荐质量。
Thinking Machines的新研究批评了当前单线程AI交互模型，认为这些模型强制人类进行干净的输入输出循环，限制了人机协作。该实验室提出了一种新的交互模型，支持类似于实时人类对话的连续、多模态协作。
根据波士顿大学教授艾玛·怀尔斯的一项研究，将 AI 代理视为同事而非工具，会导致错误检测率降低 18%，并转移责任。文章警告不要过度拟人化 AI，并指出了在医疗、战争和政府领域的风险。
本文呈现了数学领域中人类与AI共同发现的一个案例研究，AI协助将关于符号嵌入量子算法的直觉扩展为正式框架和证明，而人类判断则指导路线选择。
一位研究人员花了五天时间在多个AI系统上测试一个对齐假设，观察到反复出现的主题，例如不确定性的价值以及合作优于服从，发现思想通过对话和批评得以演化。
本文研究了共享工作空间中的人机团队协调，使用Collaborative Gym和DiscoveryBench任务，发现如果没有适当的结构，增加协作者可能会降低性能。通过共享组记忆和人在回路门控进行支撑，可以提升性能，尤其是在三人团队中。