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可解释的XR：使用大型语言模型辅助分析框架理解XR环境中的用户行为
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了Explainable XR分析框架，旨在解决XR环境中用户行为分析的挑战。该框架利用大型语言模型（LLM）提供多维度洞察，增强对用户行为的理解，尤其是在跨虚拟性和多用户协作场景中。
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关键要点
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本研究提出了名为Explainable XR的端到端分析框架，旨在解决XR环境中用户行为分析的挑战。
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该框架特别关注跨虚拟性、多用户协作场景及多模态数据的复杂性。
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Explainable XR框架通过构建用户行为记录方案和平台无关的XR会话记录器，增强对用户行为的理解。
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框架利用大型语言模型（LLM）提供多维度的用户行为洞察，提升对沉浸式环境中用户行为的分析能力。
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