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La investigación se centra en mejorar la calidad de video de avatares humanos para tener experiencias más inmersivas.

La investigación mejora la precisión en la predicción de la mirada a través de técnicas innovadoras de modelado EEG.

Un nuevo marco mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las preferencias de los usuarios.

Style-Talker mejora las conversaciones entre humanos y máquinas a través de la profundidad emocional.

OpenOmni crea herramientas flexibles para hacer y probar agentes de conversación.

Un nuevo método busca predecir las intenciones al volante mediante el monitoreo de la actividad cerebral.

Mejorando las interacciones con agentes virtuales a través de gestos conscientes del espacio.

Un nuevo enfoque mejora el reconocimiento de emociones al considerar el contexto junto con las pistas faciales.

Examinando cómo la retroalimentación háptica mejora la interacción con superficies virtuales.

Este documento resalta la importancia de la neurodiversidad en la investigación y diseño tecnológico.

Este estudio evalúa un asistente conversacional para ayuda personalizada en la comprensión de código.

Desarrollando agentes que chatean en tiempo real para mejorar la navegación.

Examinando estrategias para crear sistemas de IA que prioricen la seguridad y minimicen el riesgo.

Este artículo habla sobre un enfoque generativo para identificar emociones en el lenguaje escrito.

Examinando por qué los Transformers tienen problemas con tareas aritméticas y posibles soluciones.

Este artículo examina los desafíos que enfrentan los modelos de lenguaje para reconocer sus habilidades.

Métodos innovadores mejoran la alineación de los LLM con las preferencias humanas para un mejor rendimiento.

Este estudio examina las lesiones que resultan de las interacciones entre robots y humanos en entornos industriales.

Un nuevo enfoque para mejorar cómo los robots entienden y responden a los usuarios.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la detección de interacciones humano-objeto en imágenes.

Un estudio muestra cómo los sistemas de diálogo mejoran la comprensión de los usuarios sobre los modelos de IA.

Un estudio sobre cómo los LLMs difieren de los humanos en la comprensión de gráficos de barras.

Un nuevo estándar mejora la evaluación de los sistemas de reconocimiento de emociones en el habla a través de distintos idiomas y emociones.

La investigación se centra en mejorar la conciencia del contexto en interfaces basadas en visión utilizando escala, espacio y tiempo.

Una visión general de cómo la IA comprende el mundo y sus procesos de aprendizaje.

Descubre cómo RED-CT mejora las aplicaciones de modelos de lenguaje en entornos con recursos limitados.

Un nuevo modelo mejora la precisión en el reconocimiento de gestos manuales para una interacción sin problemas.

DIVE mejora las descripciones visuales generadas por máquinas para una comprensión más rica.

Nuevos métodos mejoran el análisis emocional usando diferentes tipos de datos.

SYMPOL une claridad y efectividad en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Nuevo conjunto de datos busca mejorar el diálogo natural en sistemas de IA.

Un nuevo enfoque mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje al entender mejor los valores humanos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones usando datos de esqueleto al centrarse en el movimiento de las articulaciones.

Un nuevo estándar evalúa cómo los LLM aprenden a través de interacciones.

Las cámaras de eventos mejoran la precisión del seguimiento facial y ocular para varias aplicaciones.

Un nuevo enfoque para personalizar sistemas de IA según las preferencias de cada usuario.

Este estudio mejora la estimación de la pose de la mano en 3D a partir de imágenes RGB.

Nuevas estrategias mejoran la eficiencia del aprendizaje sin reinicios frecuentes.

Este documento examina cómo los LLMs expresan confianza en sus respuestas.

Soda-Eval establece nuevos estándares para los métodos de evaluación de chatbots.