Derniers articles pour Interaction Humain-Machine

Améliorer la précision dans l'estimation des orientations de tête pour différentes applications.

Cette étude évalue à quel point les modèles adaptent leur style de communication pendant les conversations.

Un nouveau système de navigation robotique comprend les commandes vocales à travers les émotions.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction des mouvements humains grâce à l'analyse des données passées.

Une nouvelle approche de l'apprentissage continu qui imite la mémoire humaine.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des vidéos en utilisant des sous-titres pour mieux localiser les moments.

Un contrôleur au pied améliore le mouvement mains libres en réalité virtuelle et en robotique.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la qualité vidéo des avatars humains pour des expériences immersives au top.

La recherche améliore la précision de la prédiction du regard grâce à des techniques innovantes de modélisation EEG.

Un nouveau cadre améliore l'alignement des modèles de langage avec les préférences des utilisateurs.

Style-Talker améliore les conversations entre les humains et les machines grâce à une profondeur émotionnelle.

OpenOmni crée des outils flexibles pour créer et tester des agents conversationnels.

Une nouvelle méthode vise à prédire les intentions de conduite en surveillant l'activité cérébrale.

Améliorer les interactions avec des agents virtuels grâce à des gestes spatialement conscients.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance des émotions en prenant en compte le contexte en même temps que les indices faciaux.

Examiner comment le retour haptique améliore l'interaction avec les surfaces virtuelles.

Ce document souligne l'importance de la neurodiversité dans la recherche et le design tech.

Cette étude évalue un assistant de conversation pour de l'aide personnalisée dans la compréhension du code.

Développer des agents qui dialoguent en temps réel pour une meilleure navigation.

Examiner des stratégies pour créer des systèmes d'IA qui privilégient la sécurité et minimisent les risques.

Cet article parle d'une approche générative pour identifier les émotions dans le langage écrit.

Examen des raisons pour lesquelles les Transformers galèrent avec les tâches arithmétiques et des solutions possibles.

Cet article examine les défis que les modèles de langue rencontrent pour reconnaître leurs capacités.

Des méthodes innovantes améliorent l'alignement des LLMs avec les préférences humaines pour de meilleures performances.

Cette étude examine les blessures causées par les interactions entre robots et humains dans des environnements industriels.

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

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité pour détecter les interactions humain-objet dans les images.

Une étude montre comment les systèmes de dialogue améliorent la compréhension des utilisateurs sur les modèles d'IA.

Une étude sur comment les LLMs diffèrent des humains dans la compréhension des graphiques à barres.

Un nouveau standard améliore l'évaluation des systèmes de reconnaissance des émotions dans la parole, toutes langues et émotions confondues.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la prise de conscience du contexte dans les interfaces basées sur la vision en utilisant l'échelle, l'espace et le temps.

Un aperçu de comment l'IA comprend le monde et ses processus d'apprentissage.

Découvrez comment RED-CT améliore les applications de modèles linguistiques dans des contextes à ressources limitées.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la reconnaissance des gestes de la main pour une interaction fluide.

DIVE améliore les descriptions visuelles générées par machine pour une compréhension plus riche.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse émotionnelle en utilisant différents types de données.

SYMPOL fait le pont entre la clarté et l’efficacité de la prise de décision en apprentissage par renforcement.

Nouveau jeu de données vise à améliorer le dialogue naturel dans les systèmes d'IA.

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

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'actions en utilisant des données de squelette en se concentrant sur le mouvement des articulations.