Workplace social media platforms enable employees to cultivate their professional image and connect with colleagues in a semi-formal environment. While semi-formal corporate communication poses a unique set of challenges, large language models (LLMs) have shown great promise in helping users draft and edit their social media posts. However, LLMs may fail to capture individualized tones and voices in such workplace use cases, as they often generate text using a "one-size-fits-all" approach that can be perceived as generic and bland. In this paper, we present Corporate Communication Companion (CCC), an LLM-empowered interactive system that helps people compose customized and individualized workplace social media posts. Using need-finding interviews to motivate our system design, CCC decomposes the writing process into two core functions, outline and edit: First, it suggests post outlines based on users' job status and previous posts, and next provides edits with attributions that users can contextually customize. We conducted a within-subjects user study asking participants both to write posts and evaluate posts written by others. The results show that CCC enhances users' writing experience, and audience members rate CCC-enhanced posts as higher quality than posts written using a non-customized writing assistant. We conclude by discussing the implications of LLM-empowered corporate communication.


翻译:职场社交媒体平台使员工能够在半正式环境中塑造职业形象并与同事建立联系。尽管半正式的企业沟通带来一系列独特挑战,但大型语言模型在帮助用户起草和编辑社交媒体帖子方面展现出巨大潜力。然而,LLM在职场场景中可能难以捕捉个性化的语气和表达风格,因为它们常采用"一刀切"的文本生成方式,导致内容显得缺乏个性且平淡无奇。本文提出企业社交伴侣(CCC),一个LLM赋能的交互式系统,帮助用户撰写定制化、个性化的职场社交媒体帖子。通过需求发现访谈驱动系统设计,CCC将写作过程分解为两个核心功能:提纲与润色——首先根据用户职业状态和历史帖子推荐帖子框架,随后提供带归因的编辑建议供用户按需定制。我们开展了一项被试内用户研究,要求参与者既撰写帖子又评价他人撰写的帖子。结果表明,CCC提升了用户的写作体验,受众认为经CCC优化的帖子质量高于使用非定制化写作助手撰写的帖子。最后,我们探讨了LLM赋能企业沟通的启示。

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CCC旨在促进计算复杂性理论的所有领域的研究,研究资源约束下计算模型的绝对和相对功率。典型的模型包括确定性模型、不确定性模型、随机模型和量子模型;均匀模型和非均匀模型;布尔模型、代数模型和连续模型。典型的资源约束包括时间、空间、随机性、程序大小、输入查询、通信和纠缠;最坏情况和平均情况。其他更具体的主题包括:概率和交互证明系统、不可近似性、证明复杂性、描述复杂性以及密码和机器学习的复杂性理论方面。会议还鼓励其他领域的计算机科学和数学的动机计算复杂性理论。官网链接:http://computationalcomplexity.org/
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