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Cet article examine le biais d'exposition et ses effets sur les recommandations de contenu.

Cette étude montre comment le rapport d'aspect influence l'interprétation des données dans les graphiques de coordonnées parallèles.

Apprends comment le réglage des préférences aligne les modèles avec les retours des humains.

CI-Bench évalue la capacité des assistants AI à protéger efficacement les infos des utilisateurs.

Explore des méthodes pour améliorer les prédictions d'engagement des utilisateurs grâce à l'augmentation des données.

Un système pour aider les utilisateurs à gérer la consommation d'énergie dans les maisons intelligentes.

Une nouvelle technique améliore la précision du suivi des mains sur les écrans tactiles capacitifs pour la collaboration à distance.

Un nouveau modèle améliore la création d'images à partir de descriptions textuelles.

Examiner l'équité et le biais dans les recommandations de contenu sur les réseaux sociaux.

Une étude sur les interactions acheteur-vendeur pour améliorer les stratégies de marché.

BPR reste efficace pour suggérer des articles en fonction des préférences des utilisateurs.

Cette recherche souligne l'importance d'aligner l'apprentissage de l'IA avec les comportements de résolution de problèmes des humains.

Une méthode pour améliorer les suggestions d'itinéraires en fonction des habitudes de voyage de chacun.

Cette étude vise à améliorer les modèles de génération d'images en réduisant les caractéristiques anormales.

De nouvelles méthodes améliorent les recommandations en utilisant des infos détaillées sur les utilisateurs et les objets.

Améliorer les modèles de langue pour avoir de meilleures réponses parlées pour les assistants vocaux.

Une étude sur comment les agents IA suivent les règles définies par les utilisateurs en utilisant le dataset ACS.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.

Un nouveau banc d'essai améliore comment les modèles de langage fonctionnent avec les API dans des tâches réelles.

Une étude sur les assistants vocaux pour les personnes âgées réalisée dans leur cadre de vie quotidien.

Utiliser des grands modèles de langage pour améliorer l'analyse des retours utilisateurs d'applications mobiles.

Ce système aide les chercheurs à améliorer l'évaluation de l'UX pour les interactions avec l'IA.

Cet article parle d'un nouvel outil de RA qui améliore la précision du dessin en 3D.

Cette étude montre comment les temps de réponse peuvent améliorer la compréhension des préférences des utilisateurs.

Cet article passe en revue les problèmes dans les projets LLM et propose des solutions pour les développeurs.

Examiner comment les systèmes de recommandation changent les préférences des utilisateurs au fil du temps.

Cette recherche examine le rôle des LLM dans l'amélioration de l'extraction de données et de l'interaction.

Cette étude examine l'efficacité des explications dans les systèmes de recommandation d'emplois.

De nouvelles méthodes améliorent l'édition de scènes 3D et l'expérience utilisateur en VR.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des prédictions des modèles de séries temporelles.

Les personnages alimentés par l'IA augmentent l'engagement et la compréhension de l'art dans les espaces numériques.

LLM-Cure simplifie l'analyse des avis d'apps pour une meilleure expérience utilisateur.

Améliorer l'accès aux données grâce à des descriptions de texte efficaces pour le contenu visuel.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les smartphones reconnaissent les activités des utilisateurs.

Améliorer la pertinence dans le e-commerce grâce à des techniques de classement avancées.

Utiliser des simulations pour améliorer les processus d'intégration des nouveaux utilisateurs.

AXIS simplifie l'interaction logicielle grâce à des commandes basées sur API pour plus d'efficacité et de fiabilité.

La recherche souligne le besoin de méthodes axées sur l'utilisateur dans l'attribution des données d'entraînement.

ASLS permet la personnalisation en temps réel des modèles de langage selon les interactions des utilisateurs.

Explore comment les types de tension et l'humidité des doigts influencent les expériences tactiles sur les écrans.