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Une nouvelle méthode pour classer les avis de voyage selon les besoins des utilisateurs.

Cet article examine le temps qu'il faut aux travailleurs pour trouver de nouveaux emplois après avoir démissionné.

Un aperçu de comment notre attention limitée influence nos choix.

L'étude révèle le biais dans les outils d'évaluation de l'IA qui favorisent les réponses plus longues.

Une méthode pour maximiser la valeur dans l'appariement agent-objet en analysant les préférences.

Une étude révèle des méthodes pour des attributions stables dans des scénarios de placement d'agents.

Cette étude montre que les LLM préfèrent leurs propres productions à celles écrites par des humains.

Une étude révèle que les jeunes adultes préfèrent les autotests du VIH pour la confidentialité et la commodité.

DegustaBot apprend les préférences personnelles pour les mises en table afin de simplifier les arrangements pour le dîner.

Une étude sur des stratégies de matching efficaces en tenant compte des préférences et des contraintes.

Comment la sélection des données d'entraînement influence les prédictions des modèles de langage protéique.

Explorer des façons justes de partager des biens indivisibles entre les gens.

Un aperçu de la mise en relation des acheteurs et des vendeurs dans des conditions incertaines.

Une approche novatrice pour classer des données en utilisant des modèles bayésiens pour regrouper des éléments similaires.

Une nouvelle méthode améliore la réponse de l'IA aux préférences humaines qui évoluent.

Une méthode pour aligner les conceptions énergétiques avec les besoins des parties prenantes grâce à l'apport humain.

Cette étude examine comment les préférences influencent la coopération dans les interactions homme-machine.

RevGNN améliore le processus de recommandation des reviewers académiques en utilisant des techniques de données avancées.

Explorer comment l'aversion à la complexité influence nos choix dans des situations incertaines.

Explorer comment le hasard peut améliorer l'équité dans la distribution des ressources.

Examiner les préférences des joueurs et les équilibres de Nash dans des contextes compétitifs.

Une nouvelle méthode équilibre les besoins des utilisateurs dans les réponses de l'IA.

Une nouvelle approche pour améliorer la façon dont les robots comprennent et réagissent aux utilisateurs.

Un aperçu des avantages et inconvénients de l'heure d'été.

Une approche structurée pour attribuer des familles de réfugiés à des lieux de réinstallation adaptés.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer la prise de décision dans des contextes basés sur les préférences.

Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles de langage grâce à une meilleure compréhension des valeurs humaines.

Une nouvelle méthode pour générer des politiques qui s'adaptent à différentes préférences.

Cette étude examine comment améliorer les élections des comités en utilisant des préférences classées et des infos sur les distances minimales.

Un nouveau regard sur l'amélioration des systèmes de recommandation en comprenant les choix des utilisateurs.

L'agrégation de classements aide à combiner les préférences pour prendre de meilleures décisions dans divers domaines.

Cette étude montre comment les traits démographiques influencent la perception des mouvements des robots industriels.

Examiner l'équilibre entre la protection des revenus et l'équité dans la distribution des revenus.

Les algorithmes font face à des biais et des délais dans les retours de préférence des utilisateurs.

Un aperçu de comment les croyances et les risques influencent la prise de décision.

Ce doc parle de l'équité dans le choix des candidats pour les institutions face à des évaluations biaisées.

Explorer des améliorations dans la qualité de la traduction grâce à des méthodes et métriques basées sur les préférences.

Améliorer la façon dont les robots s'expliquent rend les relations humain-robot meilleures.

L'acceptation différée accélérée améliore l'efficacité des marchés de correspondance, réduisant les propositions et augmentant la rapidité.

Une méthode pour comprendre les préférences des utilisateurs pour modifier les résultats d'apprentissage machine.