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.


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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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