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Un nuevo sistema permite a los robots entender comandos hablados y recoger objetos.

Descubre cómo los sistemas de TTS están evolucionando para sonar más como humanos.

CG-Bench ayuda a las máquinas a analizar videos largos mejor con preguntas basadas en pistas.

Combinando diferentes tipos de información para mejorar la comprensión de la inteligencia artificial.

Un nuevo punto de referencia para probar el razonamiento de los LLM a través de diferentes contextos culturales.

Descubre cómo la IA puede alinearse con las intenciones humanas sin resultados no deseados.

Un nuevo método mejora la precisión de modelos 3D de manos a partir de imágenes únicas usando modelado generativo enmascarado.

Descubre cómo la IA tiene problemas para entender fechas y horas.

Descubre cómo la IA está mejorando la gestión de memoria para tener mejores interacciones.

Un nuevo modelo predice los movimientos de las manos a partir del lenguaje cotidiano.

Descubre los últimos avances en el reconocimiento de voz en tiempo real y cómo mejoran nuestras interacciones.

Descubre cómo las máquinas están aprendiendo a combinar imágenes y texto para razonar mejor.

Nuevo método transforma la forma en que la tecnología captura los movimientos de las manos con cámaras en movimiento.

Descubre cómo la TTS emocional cambia la comunicación con las máquinas, haciéndolas más cercanas.

Investigadores desarrollan el marco SPHERE para mejorar la comprensión de las máquinas sobre las relaciones espaciales.

Un nuevo estándar evalúa qué tan bien los modelos de IA satisfacen diversas necesidades humanas.

Un método que alinea los modelos de lenguaje con las preferencias humanas a través de una calibración efectiva.

Explorando cómo los sistemas de IA tienen problemas con el razonamiento espacial en comparación con los humanos.

Entender el movimiento humano es clave para el trabajo en equipo de los robots.

Revolucionando la forma en que la IA entiende imágenes y texto para sistemas más inteligentes.

Una nueva herramienta mejora las respuestas de la IA para que coincidan mejor con las preferencias humanas.

El conjunto de datos TH OR-MAGNI Act mejora las predicciones de los robots sobre los movimientos humanos.

Descubre cómo JoVALE mejora la comprensión de acciones en videos.

¿Los modelos de IA están seguros de sus respuestas o solo tienen suerte?

Los investigadores analizan los sesgos políticos en los modelos de lenguaje usando diferentes personas.

ConxGNN busca mejorar cómo los robots entienden las emociones durante el diálogo.

Un nuevo enfoque busca hacer que los sistemas de IA sean más confiables y menos engañosos.

Un nuevo modelo estima los movimientos oculares basándose en la escritura en pantallas táctiles.

Un enfoque fresco para mejorar conjuntos de datos de imágenes usando la ayuda de humanos.

Un nuevo método combina IA y conocimiento humano para una minería de patrones efectiva.

Los robots pueden aprender a entender los sentimientos y acciones humanas a través del lenguaje corporal.

Entendiendo los problemas del hackeo de recompensas en sistemas de IA y sus implicaciones.

Examinando el papel de los LLMs en la evaluación de la relevancia de la información.

Examinando las negativas de la IA y su papel en interacciones seguras.

Investigando cómo los modelos de lenguaje abordan tareas de memoria como el desafío n-back.

Un nuevo sistema de memoria ayuda a los modelos de lenguaje a proporcionar información precisa.

Una nueva forma de entender predicciones usando conceptos simples.

Explorando cómo interactúan la IA y los humanos en la toma de decisiones.

Combinando tipos de datos para mejorar la comprensión y el rendimiento de la IA.

Descubre cómo la Alineación de Preferencias Directas mejora la comprensión de las necesidades humanas por parte de la IA.