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Explorando el impacto de la memoria a largo plazo en los agentes conversacionales.

Este estudio prueba los LLMs para revelar sus debilidades en comprensión y razonamiento.

Este estudio evalúa las habilidades de los modelos de lenguaje para entender pensamientos y sentimientos.

Un nuevo enfoque mejora los modelos de lenguaje al centrarse en las preferencias humanas en la generación de texto.

Un nuevo método permite a los agentes seguir las reglas de seguridad en un lenguaje sencillo.

Preference Flow Matching ofrece una nueva forma de alinear los resultados de la IA con las preferencias de los usuarios.

Un nuevo sistema mejora las interacciones de los robots al filtrar el habla superpuesta.

La investigación muestra que los agentes no humanoides pueden analizar el baile humano y crear movimientos en sincronía con la música.

Este estudio analiza cómo los atributos de la explicación afectan la toma de decisiones humanas con IA.

Un nuevo método de entrenamiento mejora cómo los modelos de lenguaje expresan certeza en las respuestas.

Un nuevo método mejora los modelos de recompensa utilizando críticas sintéticas para un mejor alineamiento.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje aprendiendo de datos en tiempo real.

Un nuevo método mejora la confianza y la toma de decisiones para los consejos asistidos por IA.

Los investigadores mejoran los sistemas de síntesis de programas para entender mejor las necesidades de los usuarios.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las máquinas sobre las interacciones dinámicas en el contenido de video.

Examinando la lucha de la IA con la honestidad y su impacto en la confianza de los usuarios.

Nuevos métodos mejoran la estimación de la posición de la cabeza para una mejor precisión en situaciones del mundo real.

Un marco para mejorar las redes neuronales integrando el conocimiento humano en los algoritmos de aprendizaje.

Examinando cómo el aprendizaje automático afecta las decisiones y resultados humanos.

Examinando cómo las máquinas pueden aprender a combinar conceptos conocidos de manera efectiva.

Nuevo modelo mejora las predicciones de interacciones de objetos usando videos e imágenes.

Este artículo habla sobre el juego de roles y la personalización en los modelos de lenguaje.

Examinando la sobreoptimización en los DAAs y su impacto en el rendimiento del modelo.

Enfoque innovador para guiar modelos de lenguaje grandes usando autoevaluación.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas reconocen emociones en el habla.

La investigación analiza la relación entre las explicaciones de la IA y la confianza del usuario.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje realizan tareas lingüísticas similares a las de los humanos.

El conjunto de datos sintético Hi5 mejora el reconocimiento de poses de mano con imágenes diversas.

Evaluando las capacidades de razonamiento estratégico de los LLMs usando juegos diversos.

Este artículo revisa cómo los modelos de lenguaje desempeñan en tareas de razonamiento espacial.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de los modelos de lenguaje usando datos limitados anotados por humanos.

Un nuevo método para desarrollar agentes adaptables usando entornos diversos.

Un nuevo método para evaluar el razonamiento de sentido común en modelos de IA a través de tareas abiertas.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje crean y relacionan conceptos para entender.

Te presento BLSP-Emo, un modelo que entiende el habla y las emociones para tener mejores interacciones.

Los sistemas tienen que tomar en cuenta los valores humanos al tomar decisiones para que los resultados sean justos.

Este artículo examina cómo los LLMs entienden las creencias y sentimientos humanos.

EDEN conecta el reconocimiento de emociones con el análisis de causas para una mejor comprensión del diálogo.

Examinando cómo las habilidades de comunicación afectan el rendimiento de la IA en el juego de Diplomacia.

Este estudio se centra en la percepción humana de las diferencias en gráficos usando aprendizaje automático.