Newest papers

CoWriter: Guiding Methodological and Synergetic Human-LLM Co-Authoring

Shmuel Amar, Benjamin Lieber, Ori Shapira, Debanjana Kar, Sebastian Maximilian Dennerlein, Yufang Hou, Ido Dagan · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31277 · open-access PDF

Vietnamese

Trong khi LLMs đã biến đổi việc tạo văn bản, giao diện chat-and-canvas tiêu chuẩn thường làm giảm tác giả con người đến giám sát khá thụ động, gây ra mệt mỏi đánh giá, phụ thuộc quá nhiều vào AI, và tách rời vai trò của con người trong văn bản dài, dựa trên nguồn. Các hệ thống trước thường giải quyết các giai đoạn viết riêng biệt, để lại sự hợp tác toàn diện từ đầu đến cuối của con người-LLM phần lớn chưa được khám phá. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu CoWriter, một chương trình đại lý chủ động điều chỉnh các phương pháp chuyên gia con người (co-)tác giả từ khoa học nhận thức để linh hoạt điều khiển toàn bộ dòng công việc viết trong khi tích cực

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

While LLMs have transformed text generation, standard chat-and-canvas interfaces often reduce human authoring to quite passive supervision, causing review fatigue, over-reliance on AI, and the sidelining of the human role in long-form, source-grounded writing. Prior systems typically address isolated writing phases, leaving comprehensive end-to-end human-LLM collaboration largely unexplored. In this paper, we introduce CoWriter, a proactive agentic scheme that adapts expert human (co-)authoring methodologies from cognitive science to flexibly steer the entire writing workflow while actively en

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange