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Nuevos enfoques en HAR mejoran el reconocimiento de actividades usando datos del smartphone.

EMOVA mejora la interacción humano-computadora a través de la expresión emocional.

Un método que mejora la alineación del modelo de lenguaje con las preferencias humanas.

Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de lenguaje sobre las preferencias humanas.

Un nuevo método mejora la recuperación de empujones mientras mantiene la postura del robot.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje usando retroalimentación generada por sí mismos.

El modelo EAGLE y el conjunto de datos mejoran la comprensión de los videos egocéntricos.

Un nuevo método mejora el razonamiento sentido común en la IA, especialmente en situaciones con pocos datos.

La IA está evolucionando para tener conversaciones más naturales.

Examinando cómo la honestidad afecta la fiabilidad de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la detección de objetivos de la mirada con menos datos etiquetados.

Un nuevo marco mejora el trabajo en equipo entre humanos y robots al entender las acciones humanas.

Una encuesta sobre tareas diseñadas para evaluar agentes interactivos y sus capacidades.

Este estudio revela métodos efectivos para reconocer gestos de la mano a través de imágenes de ultrasonido.

Este método mejora la fiabilidad de las puntuaciones de confianza del modelo de lenguaje.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas usando videos humanos en línea, reduciendo las necesidades de entrenamiento.

Mejorando la relevancia de las consultas de búsqueda en sistemas de diálogo mediante estrategias específicas.

Este método ayuda a las máquinas a planificar acciones basándose en videos instructivos de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la estimación de la postura humana al permitir el aprendizaje continuo de puntos clave.

Explorando el impacto de los menús en el cuerpo para mejorar las experiencias de VR.

Descubre cómo los embeddings Matryoshka mejoran la eficiencia y flexibilidad del reconocimiento de hablantes.

Explorando la conexión entre los rasgos de personalidad y la efectividad en la generación de código usando LLMs.

Explorando cómo la bondad puede dar forma al futuro de la inteligencia artificial.

Explorando cómo inculcar amabilidad en máquinas inteligentes para mejores interacciones.

Mejorar cómo los robots se explican a sí mismos lleva a mejores relaciones entre humanos y robots.

Un estudio revela cómo las características faciales influyen en la precisión para adivinar emociones.

Descubre cómo las máquinas pueden reconocer los sentimientos humanos a través de la integración de datos.

La investigación examina cómo los VLMs interpretan y entienden gráficos en comparación con las habilidades humanas.

Un nuevo marco mejora la expresión emocional en los sistemas TTS.

Explorando cómo los gemelos digitales humanos pueden mejorar la confianza en la colaboración entre humanos e IA.

DARD mejora los sistemas de diálogo usando agentes especializados para manejar mejor las tareas.

Un enfoque innovador para el aprendizaje de IA a través del desarrollo de habilidades autodirigido.

La investigación muestra nuevos métodos para alinear mejor los LLMs con la retroalimentación humana.

La IA está evolucionando para ayudar y empoderar mejor a los usuarios en las tareas del día a día.

Vocal Sandbox permite colaborar sin problemas entre humanos y robots a través de un aprendizaje interactivo.

Un nuevo sistema modela la intensidad emocional en personajes animados para un realismo mejorado.

MORCELA ajusta las puntuaciones del modelo de lenguaje para reflejar mejor el juicio del lenguaje humano.

Explorando las dificultades de los LLMs con el razonamiento analógico en comparación con niños y adultos.

El contexto ayuda a las máquinas a reconocer objetos más efectivamente.

Aprende cómo los robots pueden estimar mejor la confianza en la colaboración humana.