Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

Eine neue Methode verbessert, wie Maschinen lange Videos verstehen.

Das Verständnis menschlicher Faktoren ist entscheidend für die Entwicklung sicherer automatisierter Fahrzeuge.

Die Auswirkungen von langfristigem Gedächtnis auf Konversationsagenten erforschen.

Diese Studie testet LLMs, um ihre Schwächen im Verstehen und Denken aufzudecken.

Diese Studie bewertet die Fähigkeiten von Sprachmodellen, Gedanken und Gefühle zu verstehen.

Ein neuer Ansatz verbessert Sprachmodelle, indem er sich auf menschliche Vorlieben bei der Textgenerierung konzentriert.

Eine neue Methode ermöglicht es Agenten, Sicherheitsregeln in einfacher Sprache zu befolgen.

Preference Flow Matching bietet eine neue Möglichkeit, die KI-Ausgaben mit den Nutzerpräferenzen abzugleichen.

Ein neues System verbessert die Interaktionen von Robotern, indem es überlappende Sprache herausfiltert.

Forschung zeigt, dass nicht-humanoide Agenten menschlichen Tanz analysieren und Bewegungen im Takt zur Musik kreieren können.

In dieser Studie wird untersucht, wie Erklärungseigenschaften die Entscheidungsfindung der Menschen mit KI beeinflussen.

Eine neue Trainingsmethode verbessert, wie Sprachmodelle Sicherheit in ihren Antworten ausdrücken.

Eine neue Methode verbessert Belohnungsmodelle mit synthetischen Kritiken für eine bessere Abstimmung.

Eine neue Methode verbessert Sprachmodelle, indem sie aus Echtzeitdaten lernt.

Eine neue Methode verbessert Vertrauen und Entscheidungsfindung bei KI-unterstützten Ratschlägen.

Forscher verbessern Programmsynthesesysteme, um die Bedürfnisse der Nutzer besser zu verstehen.

Neue Methoden verbessern das maschinelle Verständnis dynamischer Interaktionen in Videoinhalten.

Untersuchung von AIs Kampf mit Ehrlichkeit und deren Auswirkungen auf das Vertrauen der Nutzer.

Neue Methoden verbessern die Schätzung der Kopfhaltung für genauere Ergebnisse in realen Szenarien.

Ein Framework, um neuronale Netzwerke zu verbessern, indem menschliches Wissen in Lernalgorithmen integriert wird.

Untersuchen, wie maschinelles Lernen menschliche Entscheidungen und Ergebnisse beeinflusst.

Untersuchen, wie Maschinen lernen können, bekannte Konzepte effektiv zu kombinieren.

Neues Modell verbessert die Vorhersagen von Objektinteraktionen mit Videos und Bildern.

Dieser Artikel behandelt Rollenspiele und Personalisierung in Sprachmodellen.

Untersuchen von Überoptimierung in DAAs und deren Einfluss auf die Modellleistung.

Innovativer Ansatz, um grosse Sprachmodelle durch Selbstbewertung zu steuern.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen Emotionen in der Sprache erkennen.

Forschung untersucht den Zusammenhang zwischen KI-Erklärungen und dem Vertrauen der Nutzer.

Diese Studie untersucht, wie Sprachmodelle Sprachaufgaben ähnlich wie Menschen erledigen.

Der synthetische Datensatz Hi5 verbessert die Handposenerkennung mit vielfältigen Bildern.

Die strategischen Denkfähigkeiten von LLMs mit verschiedenen Spielen bewerten.

Dieser Artikel bewertet, wie Sprachmodelle bei Aufgaben zur räumlichen Auffassung abschneiden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Ausrichtung von Sprachmodellen mit begrenzten menschlich annotierten Daten.

Eine neue Methode, um anpassungsfähige Agenten mit verschiedenen Umgebungen zu entwickeln.

Eine neue Methode zur Bewertung des Alltagswissens in KI-Modellen durch offene Aufgaben.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle Konzepte erstellen und mit Verständnis in Beziehung setzen.

Wir stellen BLSP-Emo vor, ein Modell, das Sprache und Emotionen versteht, für bessere Interaktionen.

Systeme müssen menschliche Werte bei Entscheidungen berücksichtigen, um faire Ergebnisse zu erzielen.

Dieser Artikel untersucht, wie LLMs menschliche Überzeugungen und Gefühle verstehen.

EDEN verbindet Emotionserkennung mit Ursachenanalyse für ein besseres Verständnis von Dialogen.