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

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Un nuevo sistema reduce las falsas activaciones en el control mioeléctrico usando gestos simples.

Investigando cómo la IA puede entender los pensamientos y sentimientos humanos.

Un análisis de las cualidades y desafíos de las explicaciones de modelos de lenguaje.

Este artículo examina el sesgo en los modelos de lenguaje y su alineación emocional con diferentes grupos sociales.

La investigación revela sesgos significativos en las evaluaciones humanas y de LLM sobre las respuestas.

Un nuevo método mejora la recolección de datos para una mejor alineación de modelos de lenguaje.

Un estudio revela lagunas en la comprensión de las reglas lógicas de los LLMs en comparación con los humanos.

Una mirada al potencial y los desafíos de los sensores neuromórficos para el análisis facial.

Un nuevo método mejora la alineación de los LLMs con mínima retroalimentación humana.

Un nuevo referente, EmoBench, evalúa la inteligencia emocional en modelos de lenguaje.

El conjunto de datos AEA te da ideas sobre actividades diarias para mejorar las tecnologías de IA y AR.

Te presentamos Video ReCap, un sistema para crear subtítulos detallados para videos largos.

Nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión de las máquinas sobre el tacto a través de la visión y el lenguaje.

Descubre cómo SER mejora la interacción entre humanos y máquinas a través de la detección de emociones.

Un nuevo marco busca mejorar las respuestas empáticas de la IA en las conversaciones.

Un método para ayudar a la IA a adaptarse mientras retiene el conocimiento pasado.

Presentamos BeTAIL, un nuevo método para mejorar las carreras de robots a través del aprendizaje por imitación.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de lenguaje eligen y usan herramientas de manera efectiva.

BEE-NET mejora el reconocimiento de emociones al tener en cuenta el lenguaje corporal y el contexto ambiental.

Coco-Nut ofrece muestras de voz japonesa diversas para aplicaciones avanzadas de texto a voz.

Mejorando la precisión en el seguimiento de manos y objetos con GeneOH Diffusion.

Nuevos métodos prometen un mejor rendimiento de los modelos de IA a través de un aprendizaje por refuerzo simplificado.

La investigación revela cómo los gestos pueden mejorar la seguridad de los peatones y los coches autónomos.

Una visión general de los procesos éticos en el proyecto de investigación Cat Royale.

Examinando la sincronización, comunicación y señales sensoriales en la colaboración entre humanos y robots.

AffectToolbox simplifica el análisis de emociones para investigadores y usuarios por igual.

Nuevos métodos mejoran la manera en que los agentes aprenden a cooperar y comunicarse de manera efectiva.

Analizando los efectos de los métodos de razonamiento en el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Un agente adaptativo mejora el trabajo en equipo en Codenames usando múltiples modelos de lenguaje.

Combinar datos RGB y de profundidad mejora el reconocimiento de acciones en sistemas robóticos.

Un sistema que mejora las instrucciones de navegación generadas por IA al detectar errores y ofrecer correcciones.

Un estudio que compara GPT-4 y la recopilación de información a través de crowdsourcing en tareas de etiquetado de datos.

Nuevo estándar evalúa las habilidades de los LLMs para interactuar con múltiples agentes.

La investigación revela formas más amplias de dar direcciones usando conocimiento espacial.

Esta encuesta revisa los desarrollos recientes en sistemas de diálogo de múltiples turnos aprovechando grandes modelos de lenguaje.

Un estudio revela los desafíos y avances en la memoria de los chatbots durante diálogos largos.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los agentes computacionales para realizar varias tareas.

Explora cómo los LLMs influyen en los procesos de toma de decisiones y sus implicaciones.