Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

Studie untersucht, wie robotische Coaches Unterstützung für das mentale Wohlbefinden kommunizieren.

Ein neuer Ansatz verbessert menschliche Erfahrungen im Gaming durch KI-Zusammenarbeit.

CompAgent verbessert die Bilderstellung aus Text, indem es komplexe Aufforderungen aufschlüsselt.

Die Herausforderungen und Chancen beim Verständnis von LLMs untersuchen.

Diese Forschung untersucht, wie verändertes Feedback das Lernen von sEMG-Gestenklassifizierung verbessert.

Eine Methode für bessere Gestenerkennung mit Muskelsignalen.

Dieser Artikel behandelt das Trainieren von Maschinen, um nach Klarstellung zu fragen, wenn die Anweisungen unklar sind.

Neue Wege erkunden, um Ungenauigkeiten in Sprachmodellen besser einzuordnen und zu verstehen.

Eine Methode, um die Erkennung von Gesichtsausdrücken zu verbessern, indem man sich auf Gesichtbewegungen konzentriert.

Eine frische Methode für Maschinen, um Sprachemotionen natürlich zu verändern.

Dieses Papier spricht darüber, wie man Sprachmodelle an menschliche Werte und Erwartungen anpassen kann.

Eine neue Methode konzentriert sich auf Relevanz, um die Antworten von Sprachmodellen zu verbessern.

Entdeck, wie Agenten Fundamentmodelle verbessern können, um bessere KI-Ergebnisse zu erzielen.

Neue Methode bewahrt den emotionalen Ton in der Sprachumwandlung für eine bessere Interaktion zwischen Mensch und Computer.

KTO vereinfacht das AI-Training, indem es sich effizient auf menschliche Vorlieben konzentriert.

Forschung darüber, wie die Neugestaltung von Eingabeaufforderungen die Nutzerzufriedenheit mit Sprachmodellen beeinflusst.

Untersuchen von Maschinen- und menschlichem Denken bei Sprachverarbeitungsaufgaben.

Ein neues Framework verbessert die Entscheidungsfindung von LLMs, indem es auf vergangene Erfahrungen zurückgreift.

Eine Plattform für KI-Agenten, um mit realen Umgebungen unter Verwendung von geospatialen Daten zu interagieren.

DeRa bietet eine Methode, um die Ausrichtung von Sprachmodellen anzupassen, ohne sie neu trainieren zu müssen.

Das NORMY-Framework verbessert die konversationelle QA, indem es die Abrufung und das Verständnis von Kontext optimiert.

Untersuchen, wie generative Agenten das emotionale Verständnis verbessern können.

Diese Studie vergleicht die Fähigkeiten von Menschen und Maschinen zur Objektrecognition in ungewöhnlichen Posen.

Eine Studie zeigt, wie LLMs ihr Lernen basierend auf Feedback während Aufgaben anpassen.

Diese Studie zeigt, wie man Roboterstimmen effektiv mit ihrem Design abstimmen kann.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die Anpassung der Handbewegungen für verschiedene Anwendungen.

Hier ist ScreenAgent, eine innovative KI zur effektiven Verwaltung von Computeraufgaben.

Die Möglichkeiten von KI zu checken, um UX-Praktiken zu verbessern und die aktuellen Herausforderungen, die dabei auftreten.

Eine neue Methode, um Kreativität bei der Problemlösung durch KI-Unterstützung zu entfachen.

Erläuterung von Problemen bei der Erstellung von Entscheidungs-AI-Modellen und -Lösungen.

Algorithmen entwickeln, um das Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback trotz Datenkorruption zu verbessern.

Forschung hebt die Rolle von Unsicherheit beim Stellen von Klarifizierungsfragen in Dialogsystemen hervor.

Erforschen von Feedback-Schleifen in Sprachmodellen und ihren unbeabsichtigten Konsequenzen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Emotionen während Gesprächen.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen lernen, menschliche Befehle effektiv zu befolgen.

Ein neuer Ansatz, um Agenten mit menschlichen Zielen und der Umgebung in Einklang zu bringen.

Bilder zu nutzen, um Nutzeranfragen klarer zu machen, verbessert die Suchergebnisse und das Benutzererlebnis.

Neue Methoden verbessern, wie wir computergenerierten Text bewerten.

Maschinen entwickeln, die basierend auf Emotionen reagieren, um die Interaktion zwischen Mensch und Computer zu verbessern.

Neue Ansätze zur Entwicklung von verkörperten Agenten für psychische Gesundheitsunterstützung durch kontextsensitive Lächeln.