Últimos artículos para Interacción Humano-Computadora

Los comentarios de los usuarios, especialmente los seguimientos, mejoran las evaluaciones de los sistemas de diálogo.

Aprende cómo los PCA mejoran la interacción y la experiencia del usuario en la tecnología.

Una visión general de cómo la memoria mejora el rendimiento de los agentes basados en LLM.

La investigación revela las ventajas de las técnicas bi-manuela para la teletransportación en la realidad virtual.

Este artículo habla sobre métodos efectivos para recopilar y utilizar la retroalimentación humana para mejorar los sistemas de IA.

EasyLAN simplifica el desarrollo de redes LLM colaborativas para tareas complejas.

El nuevo modelo emoDARTS mejora la precisión en el reconocimiento de emociones en el habla usando aprendizaje profundo.

Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre la carga cognitiva durante las tareas.

Un estudio sobre cómo mejorar los sistemas de TTS con muestras de voz diversas.

PLAYER* mejora la comunicación entre agentes y la resolución de problemas en situaciones de misterio de asesinato.

IMEX-Reg mejora el aprendizaje automático al reducir el olvido y mejorar el rendimiento en las tareas.

Explora el papel de los aspectos humanos en la modelación de software y sus implicaciones.

Explorando la integración de LLMs con aprendizaje por refuerzo para mejorar la resolución de problemas.

Un nuevo método mejora la eficiencia del feedback humano en RL usando datos de baja calidad.

Abordando las diversas preferencias humanas en los métodos de entrenamiento de IA.

Una visión general del aprendizaje por imitación y sus aplicaciones en el entrenamiento de agentes.

Examinando cómo los ejemplos humanos afectan el aprendizaje automático para tareas de programación.

La tecnología de control mioeléctrico está evolucionando, ofreciendo nuevos métodos de interacción con las computadoras.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las preferencias humanas.

Nueva escala evalúa el disfrute real de los usuarios en interacciones entre humanos y robots.

Un nuevo marco mejora el rendimiento del modelo con mínimos datos del usuario.

Método innovador combina modelos de lenguaje y la entrada humana para conjuntos de datos de diálogo.

Introduciendo métodos para guiar a los modelos de lenguaje en mostrar rasgos de personalidad específicos.

Un nuevo sistema mejora el seguimiento de las interacciones mano-objeto para varias aplicaciones.

Explorando cómo las interfaces explicables mejoran la colaboración entre humanos y sistemas autónomos.

Un nuevo método mejora la precisión al estimar poses humanas a partir de imágenes 2D.

El método LAPS mejora los agentes conversacionales generando diálogos realistas y capturando las preferencias de los usuarios.

El agente SWE mejora el rendimiento de los agentes LM en tareas de ingeniería de software con una interfaz especializada.

Un nuevo método mejora la forma en que los robots predicen las acciones humanas.

Un nuevo sistema mejora la detección de malware al entender los cambios de comportamiento.

Este estudio analiza la efectividad de los LLMs para evaluar explicaciones generadas por IA.

Nuevos métodos de aumento de datos mejoran el rendimiento en aplicaciones de detección inalámbrica.

Un marco que combina la experiencia humana y los LLMs para mejorar la investigación cualitativa.

Examinando la justicia en sistemas de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones éticas.

Investigando cómo los LLMs interactúan con los pensamientos y sentimientos humanos.

Un estudio revela que los usuarios prefieren agentes de voz estáticos en lugar de adaptativos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de imágenes a través de descripciones en lenguaje.

Este documento habla sobre la necesidad de que los modelos de generación de texto en IA sean explicables.

CinePile desafía la comprensión de videos largos con 305,000 preguntas diversas.

Las mejoras en la tecnología EMG hacen que el reconocimiento de gestos de la mano sea mejor para controlar dispositivos.