Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

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.

Lern, wie die Daten-zu-Text-Generierung komplexe Infos einfacher verständlich macht.

Ein neues System verringert Fehlaktivierungen bei myoelektrischer Steuerung durch einfache Gesten.

Forsche, wie KI menschliche Gedanken und Gefühle verstehen kann.

Eine Analyse der Qualitäten und Herausforderungen von Erklärungen durch Sprachmodelle.

Dieser Artikel untersucht Vorurteile in Sprachmodellen und deren emotionale Ausrichtung zu verschiedenen sozialen Gruppen.

Forschung zeigt, dass es erhebliche Vorurteile bei der Bewertung von Antworten durch Menschen und LLMs gibt.

Eine neue Methode verbessert die Datenerfassung für eine bessere Ausrichtung von Sprachmodellen.

Eine Studie zeigt Lücken im Verständnis von Logikregeln bei LLMs im Vergleich zu Menschen.

Ein Blick auf das Potenzial und die Herausforderungen von neuromorphen Sensoren für die Gesichts analyse.

Eine neue Methode verbessert die Abstimmung von LLMs mit minimalem menschlichen Feedback.

Ein neuer Massstab, EmoBench, testet die emotionale Intelligenz in Sprachmodellen.

Der AEA-Datensatz gibt Einblicke in tägliche Aktivitäten zur Verbesserung von KI- und AR-Technologien.

VideoreCap ist ein System, um detaillierte Untertitel für lange Videos zu erstellen.

Neuer Datensatz soll das maschinelle Verständnis von Berührung durch Vision und Sprache verbessern.

Entdecke, wie SER die Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen durch Emotionserkennung verbessert.

Ein neues Framework soll die empathischen Antworten von KI in Gesprächen verbessern.

Eine Methode, um KI dabei zu helfen, sich anzupassen und gleichzeitig das vergangene Wissen zu behalten.

BeTAIL ist eine neue Methode, um Roboterrennen durch Imitationslernen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert, wie Sprachmodelle Werkzeuge effektiv auswählen und nutzen.

BEE-NET verbessert die Emotionserkennung, indem es Körpersprache und den Umweltkontext berücksichtigt.

Coco-Nut bietet verschiedene japanische Sprachbeispiele für fortschrittliche Text-zu-Sprache-Anwendungen an.

Verbesserung der Präzision beim Hand-Objekt-Tracking mit GeneOH Diffusion.

Neue Methoden versprechen bessere KI-Modell-Leistungen durch vereinfachtes Reinforcement Learning.

Forschung zeigt, wie Gesten die Sicherheit für Fussgänger und selbstfahrende Autos verbessern können.

Eine Übersicht über die ethischen Prozesse im Cat Royale Forschungsprojekt.

Untersuchen von Synchronisation, Kommunikation und sensorischen Signalen in der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.

AffectToolbox macht die Emotionsanalyse für Forscher und Nutzer einfacher.

Neue Methoden verbessern, wie Agenten lernen, effektiv zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren.

Die Auswirkungen von Denkmethoden auf die Leistung grosser Sprachmodelle analysieren.

Ein adaptiver Agent verbessert die Teamarbeit in Codenames, indem er mehrere Sprachmodelle nutzt.

Die Kombination von RGB- und Tiefendaten verbessert die Aktions­erkennung in robotischen Systemen.

Ein System, das KI-generierte Navigationsanweisungen verbessert, indem es Fehler erkennt und Korrekturen anbietet.

Eine Studie, die GPT-4 und Crowdsourcing bei der Datenbeschriftung vergleicht.

Neuer Benchmark bewertet die Fähigkeiten von LLMs im Umgang mit mehreren Agenten.

Forschung zeigt, dass es mehrere Möglichkeiten gibt, Anweisungen mit räumlichem Wissen zu geben.

Diese Umfrage betrachtet die neuesten Entwicklungen bei Multi-Turn-Dialogsystemen, die auf grossen Sprachmodellen basieren.

Studie zeigt Herausforderungen und Fortschritte im Gedächtnis von Chatbots bei längeren Dialogen.

Neuer Datensatz verbessert die Fähigkeit von Computeragenten, verschiedene Aufgaben zu erledigen.