Generating User Experience Based on Personas with AI Assistants

传统的UX开发方法论注重开发“一刀切”的解决方案，缺乏适应不同用户需求的灵活性。因此，人们开始越来越关注开发更加动态的UX框架。然而，现有的方法往往不能够个性化用户体验并实时适应用户反馈。因此，我的研究提出了一种新的方法，将大型语言模型和人物角色相结合，以解决这些限制。该研究围绕三个方面展开：（1）批判性地审查现有的自适应UX实践及其自动化潜力；（2）调查人物角色在增强UX适应性方面的作用和有效性；（3）提出一种理论框架，利用LLM的能力来创建更加动态和响应式的UX设计和指南。

论文试图提出一种新的方法，结合大型语言模型和用户画像来实现更动态和响应式的用户体验设计。这个方法能够解决现有的用户体验设计方法无法满足不同用户需求和实时反馈的问题。

论文提出了一种结合大型语言模型和用户画像的理论框架，用于创建更动态和响应式的用户体验设计和指南。这个框架可以根据用户的实时反馈和大量的语言模型数据来自动化地个性化用户体验。

论文对现有的自适应用户体验设计方法进行了批判性的回顾，并提出了自动化的潜力。研究探讨了用户画像在增强用户体验适应性方面的作用和有效性。实验使用了大量的语言模型数据，并提出了一种新的框架来结合这些数据和用户画像来创建更动态和响应式的用户体验设计和指南。

近期的相关研究包括使用机器学习和人工智能来自动化用户体验设计的方法，以及使用用户画像来个性化用户体验的方法。其中一些研究包括《Automated UI Adaptation Using Reinforcement Learning》和《Personalizing User Experience Using Persona-Based Recommender System》。