Últimos artículos para Interacción Humano-Computadora

Un estudio sobre cómo las máquinas se adaptan a los cambios fonológicos en el habla.

Un estudio completo sobre el rendimiento de los modelos de lenguaje en 10 idiomas indios.

Un nuevo sistema mejora el reconocimiento de gestos en tiempo real para varias aplicaciones.

GIEBench evalúa las respuestas empáticas de los LLMs basándose en identidades de grupos diversos.

La investigación muestra que los modelos tienen problemas con las dependencias de pasos en las recetas de cocina.

Una mirada a cómo los modelos de IA interpretan las elecciones humanas y la necesidad de mejorar.

Investigando comentarios detallados para modelos de texto a imagen y sus implicaciones prácticas.

Un nuevo método para definir recompensas para agentes de aprendizaje por refuerzo usando modelos de lenguaje.

El estudio evalúa qué tan bien los MLLMs interpretan datos visuales y su rendimiento en comparación con los humanos.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de interacciones mano-cara para AR y VR.

¿Puede el auto-juego mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en entornos cooperativos?

GeoHOI mejora la detección de interacción humano-objeto utilizando características geométricas para una mayor precisión.

Un nuevo enfoque para clasificar textos generados por humanos y máquinas de manera más efectiva.

Presentando un método para crear escenas 3D realistas para la realidad virtual y el diseño.

Nuevo modelo mejora la precisión en detectar emociones durante intercambios hablados.

Nuevos métodos de entrenamiento mejoran la capacidad de los modelos de lenguaje para crear textos largos y detallados.

CORE4D ofrece información única sobre cómo las personas reorganizan los objetos del hogar juntas.

Este estudio examina cómo las explicaciones impactan en las percepciones de los usuarios sobre las capacidades de la IA.

EDPNet mejora la decodificación de la imaginería motora para interfaces cerebro-computadora.

Un nuevo estándar evalúa cómo manejan las computadoras preguntas ambiguas.

Un nuevo enfoque para mejorar la generalización de débil a fuerte en modelos de lenguaje.

Descubre cómo la IA está transformando la anotación de imágenes para mejorar la precisión y la velocidad.

Este estudio revela cómo el cerebro combina la información visual y del lenguaje.

Mejorando cómo las máquinas responden a preguntas visuales a través del razonamiento estructurado.

Este artículo examina cómo la redacción afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Este estudio examina cómo los datos visuales y textuales afectan el rendimiento del modelo.

Presentamos GRASP, un estándar para evaluar el razonamiento espacial en modelos de lenguaje.

CRAB mejora las pruebas para modelos de lenguaje en entornos del mundo real.

LEXI simplifica la investigación sobre interacciones entre humanos y agentes con Modelos de Lenguaje Grandes.

Mejorando la síntesis de voz para generar voces más naturales y expresivas.

Dos sistemas mejoran la orientación y verificación del usuario en el análisis de datos generados por IA.

Un nuevo marco, BiosERC, mejora el reconocimiento de emociones al considerar las características del hablante.

El modelo GCF mejora la precisión en el reconocimiento de expresiones faciales usando técnicas innovadoras de aprendizaje profundo.

Un enfoque novedoso mejora la predicción de acciones futuras usando conocimientos visuales y semánticos.

Un nuevo método mejora el realismo de los movimientos humanos utilizando retroalimentación humana.

La auto-calibración simplifica la entrada del PIN y mejora la seguridad sin configuraciones complicadas.

Un nuevo método mejora las respuestas empáticas de la IA usando datos de calidad.

Un método para mejorar los modelos de lenguaje creando diálogos atractivos de múltiples turnos.

Este estudio examina el Mix-Training para detectar palabras clave en condiciones de habla ruidosa.

Un estudio revela diferencias clave en cómo los humanos y la IA representan imágenes.