Derniers articles pour Interaction Humain-Machine

Explorer l'impact de la mémoire à long terme sur les agents conversationnels.

Cette étude teste les LLM pour révéler leurs faiblesses en compréhension et en raisonnement.

Cette étude évalue les capacités des modèles de langage à comprendre les pensées et les émotions.

Une nouvelle approche améliore les modèles de langage en se concentrant sur les préférences humaines dans la génération de texte.

Une nouvelle méthode permet aux agents de suivre les règles de sécurité en langage simple.

Preference Flow Matching propose une nouvelle façon d'aligner les résultats de l'IA avec les préférences des utilisateurs.

Un nouveau système améliore les interactions des robots en filtrant les discours qui se chevauchent.

Des recherches montrent que des agents non humanoïdes peuvent analyser la danse humaine et créer des mouvements en harmonie avec la musique.

Cette étude examine comment les attributs d'explication influencent la prise de décision des humains avec l'IA.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la façon dont les modèles de langage expriment la certitude dans leurs réponses.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de récompense en utilisant des critiques synthétiques pour un meilleur alignement.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langage en apprenant à partir de données en temps réel.

Une nouvelle méthode renforce la confiance et la prise de décision pour les conseils assistés par IA.

Les chercheurs améliorent les systèmes de synthèse de programmes pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension par les machines des interactions dynamiques dans le contenu vidéo.

Examiner la lutte de l'IA avec l'honnêteté et son impact sur la confiance des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de l'orientation de la tête pour plus de précision dans des situations réelles.

Un cadre pour améliorer les réseaux de neurones en intégrant les connaissances humaines dans les algorithmes d'apprentissage.

Examiner comment l'apprentissage automatique influence les choix et les résultats des humains.

Examiner comment les machines peuvent apprendre à combiner efficacement des concepts connus.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions entre objets en utilisant des vidéos et des images.

Cet article parle de jeux de rôle et de personnalisation dans les modèles de langue.

Examiner la sur-optimisation dans les DAAs et son impact sur la performance des modèles.

Approche innovante pour guider les grands modèles de langage grâce à l'auto-évaluation.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines reconnaissent les émotions dans la parole.

La recherche examine le lien entre les explications de l'IA et la confiance des utilisateurs.

Cette étude examine comment les modèles de langage effectuent des tâches linguistiques comme les humains.

Le dataset synthétique Hi5 améliore la reconnaissance des poses de mains avec des images variées.

Évaluation des capacités de raisonnement stratégique des LLMs à l'aide de divers jeux.

Cet article passe en revue comment les modèles de langage s'en sortent dans des tâches de raisonnement spatial.

Une nouvelle approche améliore l'alignement des modèles de langage en utilisant peu de données annotées par des humains.

Une nouvelle méthode pour développer des agents adaptables en utilisant des environnements divers.

Une nouvelle méthode pour évaluer le raisonnement de bon sens dans les modèles d'IA à travers des tâches ouvertes.

Cet article examine comment les modèles de langage créent et relient des concepts à la compréhension.

Présentation de BLSP-Emo, un modèle qui comprend la parole et les émotions pour de meilleures interactions.

Les systèmes doivent prendre en compte les valeurs humaines lors de la prise de décision pour des résultats justes.

Cet article examine comment les LLM comprennent les croyances et les sentiments humains.

EDEN connecte la reconnaissance des émotions avec l'analyse des causes pour mieux comprendre les dialogues.

Examiner comment les compétences en communication impactent la performance de l'IA dans le jeu de Diplomacy.

Cette étude se concentre sur la perception humaine des différences de graphes en utilisant l'apprentissage automatique.