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La investigación explora maneras de mejorar la confianza en los resultados de LLM a través de la veracidad y las fuentes.

Un nuevo método permite recolorear rápida y precisamente escenas en 3D.

Un nuevo método mejora las sugerencias de consultas en motores de búsqueda usando modelos de lenguaje avanzados.

Este estudio analiza cómo los atributos de la explicación afectan la toma de decisiones humanas con IA.

Un nuevo método mejora la precisión de generación de imágenes a partir de textos.

Los investigadores mejoran los sistemas de síntesis de programas para entender mejor las necesidades de los usuarios.

Un nuevo marco para entrenar sistemas de recomendación usando interacciones de usuarios simuladas.

Un nuevo método mejora las recomendaciones para los usuarios filtrando las conexiones sociales.

Abordando los desafíos de seguridad en los agentes de IA para interacciones más seguras.

Examinando la lucha de la IA con la honestidad y su impacto en la confianza de los usuarios.

Este artículo examina el sesgo de popularidad en los sistemas de recomendación y cómo los LLMs pueden ayudar.

Explorando la efectividad de cuestionarios en VR para mejorar la recolección de feedback.

Un nuevo método aborda el problema de arranque en frío en los sistemas de recomendación.

Un nuevo enfoque para mejorar las experiencias específicas de los usuarios en los modelos de lenguaje.

La investigación analiza la relación entre las explicaciones de la IA y la confianza del usuario.

SlicerChat quiere ayudar a los usuarios de 3D Slicer ofreciendo soporte rápido y preciso.

Examinando cómo la IA se alinea con las experiencias humanas a través de la interacción con textiles.

Un estudio sobre cómo ajustar agentes de control de computadoras para mejorar el rendimiento en las tareas.

Este estudio examina cómo la IA predice el sentimiento usando características confusas.

Presentamos PlugIR para mejorar las búsquedas de imágenes a través de diálogos interactivos con el usuario.

Windex optimiza la asignación de recursos para las diversas necesidades de los usuarios en redes celulares NextG.

Una mirada a cómo AutoML puede atender mejor las necesidades diversas de los usuarios.

CF-Diff combina filtrado colaborativo y modelos de difusión para mejores recomendaciones.

Un nuevo marco mejora las recomendaciones para usuarios con poco historial.

Un nuevo enfoque para mejorar los sistemas de recomendación corrigiendo sugerencias inadecuadas de manera eficiente.

ReNO optimiza la generación de imágenes a partir de texto, mejorando la calidad y la eficiencia.

Una nueva interfaz web simplifica el control de sistemas robóticos para no expertos.

Analizando las reseñas de los usuarios para obtener información sobre el acoso en Rec Room.

Un estudio revela formas de mejorar cómo la gente entiende el habla de los robots.

Esta herramienta simplifica la creación y análisis de prompts para entradas de contenido mixto.

La investigación busca mejorar cómo los LLMs manejan la información engañosa.

Aprende sobre las cookies, sus riesgos y cómo proteger tu privacidad.

Explorando un nuevo método para recomendaciones personalizadas sin entrenamiento continuo.

Este artículo habla sobre la medición de la equidad en los sistemas de recomendación y propone métodos de muestreo.

Un nuevo método mejora el trabajo en equipo en entornos de realidad virtual.

LINX ofrece insights personalizados para el análisis de datos usando lenguaje natural.

Explora técnicas y desafíos para hacer que los modelos de IA sean más comprensibles.

Una guía para mejorar el diseño de diagramas de nodos y enlaces y gráficos dinámicos.

Un nuevo marco mejora las recomendaciones mientras protege la privacidad del usuario.

Este documento habla sobre cómo mejorar el aprendizaje a partir de retroalimentación humana defectuosa en sistemas de recomendación.