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Este estudio mejora el SER a través de un mejor procesamiento previo y modelos de atención eficientes.

Un nuevo marco mejora la generación de movimiento para animaciones y experiencias virtuales.

Explorando cómo el aprendizaje de preferencias mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las expectativas humanas.

Este estudio presenta un modelo que integra el contexto para mejorar el reconocimiento de expresiones faciales.

MVTN mejora el reconocimiento de gestos de la mano a través de técnicas multiescala innovadoras.

Un nuevo método combina el significado y el sonido para mejorar la detección de emociones en el habla.

La investigación muestra que los datos de EEG pueden ayudar a las redes neuronales artificiales a resistir ataques adversariales.

Un nuevo método mejora la capacidad de los agentes para aprender de sus errores en entornos virtuales.

WebQuest ayuda a probar modelos que responden preguntas de varias páginas web.

El marco APEX mejora el reconocimiento de emociones al integrar rasgos de personalidad.

La investigación examina cómo los humanos comparan imágenes usando modelos de aprendizaje profundo.

ParaEVITS mejora la expresión emocional en TTS a través de la guía del lenguaje natural.

Nuevos métodos mejoran la conversación entre humanos y robots al aumentar la claridad del habla.

Esta investigación busca crear CAPTCHAs que confundan a las máquinas pero sean claros para los humanos.

Las explicaciones de IA pueden ayudar a aprender, pero no tienen un impacto duradero.

Las etiquetas de preferencia suave mejoran la alineación de los modelos con las elecciones humanas.

Un marco para mejorar el rendimiento de la IA en tareas visuales imitando los juicios humanos.

Un modelo que se autocorrige mejora el control de prótesis y la adaptabilidad del usuario.

La sensibilidad adaptativa de la piel mejora la seguridad en las interacciones entre humanos y robots.

Un estudio revela conexiones entre la estructura de las redes neuronales y el pensamiento humano.

Una mirada a la influencia de Turing en la IA moderna y el aprendizaje automático.

Explora el auge y el impacto de los Modelos de Fundación en la inteligencia artificial.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje automático para el control del movimiento en diferentes entornos.

Un nuevo enfoque para mejorar la alineación de la IA con las intenciones humanas usando modelos más débiles.

Enseñando a las máquinas a reconocer y responder a las emociones humanas de manera ética.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas reconocen y responden a las emociones humanas.

Un nuevo marco busca mejorar la generación de imágenes usando retroalimentación humana.

El estudio analiza cómo combinar mensajes hablados e íconos visuales para el control de drones.

Un estudio revela una nueva forma de identificar emociones usando video, sonido y texto.

Un nuevo método mejora el realismo de los gestos de la mano en modelos humanos digitales.

Este artículo explora cómo la organización visual ayuda en la búsqueda efectiva.

Una nueva forma de controlar robots usando tecnología de realidad mixta.

Examinando las alucinaciones de la IA y el pensamiento crítico en las interacciones humanas.

Los modelos de base mejoran el reconocimiento de emociones y la interacción en la Computación Afectiva.

Un nuevo método mejora la alineación de los modelos de lenguaje grandes con la entrada humana.

Este artículo evalúa el sentimiento y el significado en los subtítulos de imágenes.

Un nuevo método mejora la comprensión de las acciones humanas por parte de la IA a través de datos especializados.

Resumen de técnicas para detectar y clasificar acciones humanas.

Este estudio se centra en mejorar la fiabilidad de los sistemas de diálogo al evaluar la confianza en las respuestas.

La investigación revela huecos en los modelos de clasificación de imágenes cuando los objetos están parcialmente ocultos.