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PMixED mejora la privacidad sin sacrificar el rendimiento en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método muestra que los modelos de lenguaje pueden hacer mejores preguntas para obtener respuestas más claras.

La investigación muestra que hacer múltiples consultas mejora los sistemas para obtener mejor información.

SPHINX-V mejora la capacidad de la IA para interpretar imágenes a través de la interacción del usuario.

Un nuevo método mejora el habla de los avatares a través de movimientos y expresiones naturales.

Examinando métodos táctiles para simular peso en espacios virtuales.

Un estudio sobre la efectividad de las técnicas ULTR para mejorar el ranking en búsquedas.

Explorando la necesidad de IA explicable en sistemas generativos.

Una mirada a cómo las visualizaciones pueden responder al enfoque del usuario.

Un nuevo método simplifica las explicaciones de modelos de IA utilizando conceptos impulsados por expertos.

Conectando a los usuarios con información importante en situaciones cotidianas a través de sistemas innovadores.

Estrategias para reducir el comportamiento demasiado cauteloso en modelos de lenguaje.

Abordando contradicciones en los diálogos de IA para una mejor comunicación.

Examinando la equidad y la ética de cómo los modelos de lenguaje responden a los usuarios.

Este sistema ofrece un entorno escalable para probar agentes autónomos en aplicaciones de Android del mundo real.

FocSAM mejora la segmentación interactiva con mayor estabilidad y precisión.

Explora cómo los modelos de lenguaje grandes mejoran la creatividad a través de la generación multimedia.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de expresiones faciales usando modelos de lenguaje.

Aprende cómo MOFA-Video transforma imágenes fijas en animaciones atractivas.

Una herramienta que crea imágenes a partir de conversaciones de usuarios a través de múltiples agentes.

Una mirada a los tipos de incertidumbre y su importancia en los modelos de lenguaje.

Explorando los procesos de autocorrección en los modelos de lenguaje y sus efectos.

LLplace simplifica el diseño de maquetas en 3D usando lenguaje natural.

Examinando los riesgos y las medidas de seguridad en el ajuste de modelos de lenguaje.

Este estudio examina cómo los gestos afectan el aprendizaje de los agentes virtuales.

Presentamos RePrompt para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje a través de mensajes optimizados.

Los rasgos de los usuarios influyen en las respuestas de los modelos de lenguaje y en su seguridad.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje manejan las señales culturales en tareas reales.

Nuevos modelos ofrecen ideas claras para predicciones de texto sin necesidad de etiquetado extenso.

Mejorando la interacción de los usuarios en grandes modelos de lenguaje y visión a través de una comunicación proactiva.

TraceNet mejora la segmentación de imágenes móviles con procesos fáciles de usar y eficientes.

Crepe ayuda a los investigadores a recoger datos de pantallas móviles sin complicaciones.

Explorando métodos para mejorar los LLMs para aplicaciones prácticas.

Examinando cómo el movimiento del usuario afecta las conexiones inalámbricas en aplicaciones de XR.

Aprende sobre la importancia de las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje.

Presentamos una herramienta para mejorar la seguridad en las interacciones con modelos de lenguaje.

Desarrollando chatbots que aprenden activamente durante las interacciones con los usuarios.

Un nuevo método mejora las indicaciones de los usuarios para obtener salidas más seguras y efectivas de los modelos de lenguaje.

Explorando el impacto de los modelos TTM en la creación musical y en las experiencias de los usuarios.

Examinando la compensación entre predecir texto y acciones impulsadas por el usuario en modelos de lenguaje.