揭示人机协同系统中用户适应性的不可辨识性，指出当前方法误判了适应来源。

On the Identifiability of User Adaptation in Co-Adaptive Neural Interfaces

• 提出闭环编码器的估计结果无法唯一识别用户适应
• 发现系统联合特性影响适应性判断，导致误判
• 为行为适应分析提供可辨识条件，适合人机交互研究者参考

我们分析了人机协同系统中的不可辨识性问题。研究表明，闭环编码器的估计结果并不能唯一识别用户适应，而是反映了系统的整体特性。该发现对行为适应的解释具有重要影响，并提出了实现辨识的必要条件，有助于提升人机协同系统的可解释性与可靠性。

原文摘要 · Abstract (English)

We analyze identifiability in co-adaptive human-machine systems. We show that closed-loop encoder estimates do not uniquely identify user adaptation, but instead reflect properties of the joint system. We discuss implications for interpreting behavioral adaptation and propose conditions for identification.

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