Últimos artículos para Interacción Humano-Computadora

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas usando videos humanos en línea, reduciendo las necesidades de entrenamiento.

Mejorando la relevancia de las consultas de búsqueda en sistemas de diálogo mediante estrategias específicas.

Este método ayuda a las máquinas a planificar acciones basándose en videos instructivos de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la estimación de la postura humana al permitir el aprendizaje continuo de puntos clave.

Explorando el impacto de los menús en el cuerpo para mejorar las experiencias de VR.

Descubre cómo los embeddings Matryoshka mejoran la eficiencia y flexibilidad del reconocimiento de hablantes.

Explorando la conexión entre los rasgos de personalidad y la efectividad en la generación de código usando LLMs.

Explorando cómo la bondad puede dar forma al futuro de la inteligencia artificial.

Explorando cómo inculcar amabilidad en máquinas inteligentes para mejores interacciones.

Mejorar cómo los robots se explican a sí mismos lleva a mejores relaciones entre humanos y robots.

Un estudio revela cómo las características faciales influyen en la precisión para adivinar emociones.

Descubre cómo las máquinas pueden reconocer los sentimientos humanos a través de la integración de datos.

La investigación examina cómo los VLMs interpretan y entienden gráficos en comparación con las habilidades humanas.

Un nuevo marco mejora la expresión emocional en los sistemas TTS.

Explorando cómo los gemelos digitales humanos pueden mejorar la confianza en la colaboración entre humanos e IA.

DARD mejora los sistemas de diálogo usando agentes especializados para manejar mejor las tareas.

Un enfoque innovador para el aprendizaje de IA a través del desarrollo de habilidades autodirigido.

La investigación muestra nuevos métodos para alinear mejor los LLMs con la retroalimentación humana.

La IA está evolucionando para ayudar y empoderar mejor a los usuarios en las tareas del día a día.

Vocal Sandbox permite colaborar sin problemas entre humanos y robots a través de un aprendizaje interactivo.

Un nuevo sistema modela la intensidad emocional en personajes animados para un realismo mejorado.

MORCELA ajusta las puntuaciones del modelo de lenguaje para reflejar mejor el juicio del lenguaje humano.

Explorando las dificultades de los LLMs con el razonamiento analógico en comparación con niños y adultos.

El contexto ayuda a las máquinas a reconocer objetos más efectivamente.

Aprende cómo los robots pueden estimar mejor la confianza en la colaboración humana.

Explorando cómo la sEMG puede transformar la interacción con la tecnología usando señales musculares.

La investigación muestra cómo NMC puede mejorar la adaptabilidad del aprendizaje automático.

Una mirada más cercana a cómo la abstención mejora la precisión y confiabilidad del aprendizaje automático.

Cómo la apariencia de los robots influye en nuestra confianza en ellos.

Usando modelos de lenguaje para evaluar la precisión de las descripciones de imágenes.

ALOE ayuda a los modelos de IA a aprender sobre nuevas categorías de datos de manera eficiente.

Una mirada a los desafíos del reconocimiento de formas para las máquinas y el camino a seguir.

Fish-Speech mejora la tecnología de voz para una experiencia de comunicación más natural.

Las interfaces cerebro-computadora prometen nuevas formas de interactuar con las máquinas usando solo pensamientos.

Una visión general sobre el entrenamiento de modelos de lenguaje-visión y su importancia.

Examinando los desafíos de crear robots con inteligencia similar a la humana.

Los robots inteligentes están cambiando la manera en que jugamos, aprendemos y recibimos ayuda.

RESOLVE mejora cómo las máquinas entienden relaciones y objetos.

El estudio explora cómo los modelos de lenguaje transmiten emociones y significados de manera implícita.

Los robots pueden ayudarnos mejor entendiendo nuestros movimientos de brazos con nueva tecnología.