Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

Eine neue Methode verbessert das Training von Sprachmodellen mit selbstgeneriertem Feedback.

Das EAGLE-Modell und der Datensatz verbessern das Verständnis von egozentrischen Videos.

Eine neue Methode verbessert das gesunde Menschenverstand-Reasoning in KI, besonders in Situationen mit wenig Daten.

KI entwickelt sich weiter, um natürlichere Gespräche zu führen.

Untersuchung, wie Ehrlichkeit die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Blickzielen mit weniger markierten Daten.

Ein neues Framework verbessert die Teamarbeit zwischen Menschen und Robotern, indem es menschliche Aktionen versteht.

Eine Umfrage zu Aufgaben, die zur Bewertung interaktiver Agenten und ihrer Fähigkeiten entwickelt wurden.

Diese Studie zeigt effektive Methoden zur Erkennung von Handgesten durch Ultraschallbildgebung.

Diese Methode verbessert die Zuverlässigkeit der Vertrauenswerte von Sprachmodellen.

Eine neue Methode hilft Robotern, Aufgaben mit Hilfe von Online-Videos von Menschen zu lernen, wodurch der Trainingsaufwand reduziert wird.

Die Relevanz von Suchanfragen in Dialogsystemen durch gezielte Strategien verbessern.

Diese Methode hilft Maschinen, Aktionen effektiv basierend auf Anleitungsvideos zu planen.

Eine neue Methode verbessert die Schätzung der menschlichen Pose, indem sie kontinuierliches Lernen von Schlüsselpunkten ermöglicht.

Die Auswirkungen von Menüs am Körper für verbesserte VR-Erlebnisse erkunden.

Entdecke, wie Matryoshka-Embeddings die Effizienz und Flexibilität der Sprechererkennung verbessern.

Die Verbindung zwischen Persönlichkeitsmerkmalen und der Effektivität von Code-Generierung mit LLMs erforschen.

Erforschen, wie Freundlichkeit die Zukunft der künstlichen Intelligenz formen kann.

Erforschen, wie man Freundlichkeit in schlaue Maschinen einbringen kann, um bessere Interaktionen zu schaffen.

Wenn Roboter besser erklären, was sie tun, verbessert das die Beziehungen zwischen Menschen und Robotern.

Eine Studie zeigt, wie Gesichtszüge die Genauigkeit beim Erraten von Emotionen beeinflussen.

Entdecke, wie Maschinen menschliche Gefühle durch Datenintegration erkennen können.

Die Forschung untersucht, wie VLMs Charts interpretieren und verstehen im Vergleich zu menschlichen Fähigkeiten.

Ein neues Framework verbessert den emotionalen Ausdruck in TTS-Systemen.

Erforschen, wie digitale Zwillinge von Menschen das Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI verbessern können.

DARD verbessert Dialogsysteme mit speziellen Agenten für eine bessere Aufgabenbewältigung.

Ein innovativer Ansatz für KI-Training durch selbstgesteuerte Fähigkeitenentwicklung.

Forschung zeigt neue Methoden, um LLMs besser auf menschliches Feedback abzustimmen.

KI entwickelt sich weiter, um Nutzer besser bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen und zu stärken.

Vocal Sandbox ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern durch interaktives Lernen.

Ein neues System modelliert die emotionale Intensität bei animierten Charakteren für mehr Realismus.

MORCELA passt die Sprachmodell-Punkte an, damit sie besser das menschliche Sprachurteil widerspiegeln.

Erschliessung der Schwierigkeiten von LLMs bei analogischem Denken im Vergleich zu Kindern und Erwachsenen.

Kontext hilft Maschinen, Objekte effektiver zu erkennen.

Lern, wie Roboter besser einschätzen können, ob sie Menschen vertrauen können, wenn sie zusammenarbeiten.

Erforschen, wie sEMG die Interaktion mit Technik durch Muskelsignale verändern kann.

Forschung zeigt, wie NMC die Anpassungsfähigkeit von Maschinenlernen verbessern kann.

Ein genauerer Blick darauf, wie Abstinenz die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von maschinellem Lernen verbessert.

Wie das Aussehen von Robotern unser Vertrauen in sie beeinflusst.

Mit Sprachmodellen die Genauigkeit von Bildbeschreibungen bewerten.