SENSEI框架：通过知识盲区定位实现可解释AI辅助
原标题：Fix the Mind, Not the Move: Interpretable AI Assistance via Knowledge-Gap Localization
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该研究提出SENSEI框架，旨在通过交互行为推断用户的潜在误解，并提供最小且充分的建议以纠正这些认知偏差。与传统基于行为反馈的干预不同，SENSEI在结构化知识表示层面操作，能够定位并修正错误行为的根源。实验表明，该方法具备零样本组合泛化能力，能有效解耦多重重叠误解，并在用户研究中成功纠正了90%的学生误解，显著改善了长程任务性能。
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