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Un estudio examina cómo los robots entrenadores comunican apoyo para el bienestar mental.

Un nuevo enfoque mejora las experiencias humanas en los videojuegos a través de la colaboración con IA.

CompAgent mejora la creación de imágenes a partir de texto descomponiendo los prompts complejos.

Examinando los desafíos y oportunidades en entender los LLMs.

Esta investigación explora cómo la retroalimentación alterada mejora el aprendizaje de la clasificación de gestos sEMG.

Un método para mejorar el reconocimiento de gestos usando señales musculares.

Este artículo habla sobre entrenar máquinas para que pidan aclaraciones cuando las instrucciones no estén claras.

Explorando nuevas formas de categorizar inexactitudes en los modelos de lenguaje para entenderlas mejor.

Un método para mejorar el reconocimiento de expresiones faciales enfocándose en los movimientos de la cara.

Un método nuevo para que las máquinas alteren las emociones del habla de manera natural.

Este documento habla sobre cómo ajustar los modelos de lenguaje para que se alineen con los valores y expectativas humanas.

Un nuevo método se centra en la relevancia para mejorar las respuestas de los modelos de lenguaje.

Descubre cómo los agentes pueden mejorar los modelos base para obtener mejores resultados de IA.

Nuevo método preserva el tono emocional en la conversión de voz para mejorar la interacción humano-computadora.

KTO simplifica el entrenamiento de IA al centrarse en las preferencias humanas de manera eficiente.

Investigación sobre cómo la reformulación de las preguntas afecta la satisfacción del usuario con los modelos de lenguaje.

Examinando el razonamiento de máquinas y humanos en tareas de procesamiento del lenguaje.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones de los LLM aprovechando experiencias pasadas.

Una plataforma para que los agentes de IA interactúen con entornos reales usando datos geoespaciales.

DeRa ofrece un método para ajustar la alineación del modelo de lenguaje sin necesidad de reentrenar.

El marco NORMY mejora la QA conversacional al mejorar la recuperación y el entendimiento del contexto.

Examinando cómo los agentes generativos pueden mejorar la comprensión emocional.

Este estudio compara las habilidades de reconocimiento de objetos de humanos y máquinas en poses inusuales.

Un estudio revela cómo los LLMs adaptan su aprendizaje según la retroalimentación durante las tareas.

Este estudio revela cómo alinear las voces de los robots con sus diseños de manera efectiva.

Un nuevo enfoque simplifica la adaptación del movimiento de la mano para varias aplicaciones.

Te presentamos ScreenAgent, una IA innovadora para manejar tareas en la computadora de manera efectiva.

Examinando el potencial de la IA para mejorar las prácticas de UX y los desafíos actuales que enfrentamos.

Un nuevo método para impulsar la creatividad en la resolución de problemas con el apoyo de la IA.

Explorando problemas en la creación de modelos y soluciones de IA para la toma de decisiones.

Desarrollando algoritmos para mejorar el aprendizaje por refuerzo usando retroalimentación humana a pesar de la corrupción de datos.

La investigación destaca el papel de la incertidumbre al hacer preguntas de aclaración en sistemas de diálogo.

Explorando los bucles de retroalimentación en los modelos de lenguaje y sus consecuencias no intencionadas.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las emociones durante las conversaciones.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas aprenden a seguir comandos humanos de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para alinear a los agentes con los objetivos y el entorno humano.

Usar imágenes para aclarar las preguntas de los usuarios mejora los resultados de búsqueda y la experiencia del usuario.

Nuevos métodos mejoran cómo evaluamos el texto generado por computadora.

Desarrollando máquinas que responden según las emociones para mejorar la interacción entre humanos y computadoras.

Nuevos enfoques para desarrollar agentes corporales que brinden apoyo en salud mental utilizando sonrisas sensibles al contexto.