Últimos artículos para Interacción Humano-Computadora

Un nuevo enfoque combina modelos de lenguaje con reconocimiento de actividades humanas consciente del contexto.

ELLA-V mejora la calidad y el control del texto a voz, superando modelos anteriores.

Examinando factores humanos en la detección de errores en contenido generado por IA.

Un nuevo método mejora las habilidades de comunicación de los agentes de lengua.

HandFormer mejora el reconocimiento de acciones usando poses de manos en 3D y imágenes.

Explorando cómo la autoconfianza afecta la dependencia de la IA para tomar mejores decisiones.

Explorando el papel de las heurísticas en los procesos de toma de decisiones de la IA.

RG-LCD mejora la generación de imágenes a partir de texto, alineándose efectivamente con las preferencias humanas.

Nuevas técnicas mejoran las interfaces cerebro-computadora usando EEG y aprendizaje profundo.

Un nuevo marco mejora la estimación de pose humana en 3D usando dos aumentadores de pose.

Un nuevo modelo mejora el realismo en las animaciones que involucran interacciones humanas con objetos.

Un estudio sobre cómo las herramientas de IA afectan las experiencias y percepciones de la escritura.

CQR mejora la comprensión y las respuestas en las conversaciones reescribiendo las preguntas poco claras.

Las máquinas pueden identificar y visualizar tareas a partir de una sola imagen.

Un sistema innovador permite controlar robots suaves con la actividad cerebral.

Nuevo marco mejora la recuperación de malla humana a partir de múltiples imágenes.

Un nuevo marco mejora la estimación de pose para objetos diversos usando aprendizaje de meta-puntos.

Un nuevo marco mejora cómo los agentes de lenguaje aprenden y realizan tareas.

Este documento explora cómo la decodificación semántica mejora el trabajo en equipo de la IA y sus resultados.

Nuevos métodos combinan entradas visuales y de texto para mejorar el aprendizaje de idiomas en máquinas.

Presentando un espacio de diseño estructurado para asistentes de escritura inteligentes.

Audio Flamingo destaca en escuchar, conversar y adaptarse a nuevas tareas de audio.

SLYKLatent mejora la comprensión de los robots sobre la mirada y las intenciones humanas.

Este trabajo explora cómo la retroalimentación humana puede mejorar los modelos de resumen.

Un marco para entender mejor cómo la gente interactúa con robots usando simulaciones en video.

Esta investigación se centra en mejorar el reconocimiento de emociones usando clips de video.

Este artículo examina los problemas en el aprendizaje de la IA debido a la limitada retroalimentación humana.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.

Examinando cómo la IA puede generar respuestas solidarias y empáticas.

Examinando técnicas y desafíos para estimar las posiciones de la cabeza humana.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las decisiones de la IA en la respuesta a preguntas basadas en imágenes.

Una mirada a nuevos modelos para respuestas habladas naturales.

Examinando cómo los datos moldean la alineación de los modelos de IA con las preferencias humanas.

Un nuevo método mejora la diversidad de datos para mejores modelos de manos en 3D.

Un marco para generar automáticamente reglas que alineen los resultados de LLM con las expectativas humanas.

Este artículo examina las preocupaciones éticas de usar LLMs en la investigación.

Nuevos modelos de aprendizaje automático mejoran la precisión del seguimiento ocular en entornos de realidad virtual.

Aprende cómo diferentes estrategias de edición afectan los resultados al trabajar con modelos de lenguaje.

Un estudio explora cómo los modelos de lenguaje trabajan con los humanos y entre ellos para completar tareas.

TraveLER mejora la comprensión de videos a través de preguntas interactivas para obtener mejores respuestas.