Derniers articles pour Interaction Humain-Machine

Améliorer les systèmes de dialogue parlé grâce à la correction d'erreurs et des techniques de traitement efficaces.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre en imitant l'attention humaine.

Un nouveau modèle améliore la précision pour estimer les poses du corps humain à partir de données vidéo.

Cette étude propose une nouvelle méthode pour mesurer la performance des écrans tactiles haptiques.

Une étude sur comment les émotions émergent dans les dialogues sur des images.

De nouveaux systèmes améliorent l'identification des locuteurs en utilisant à la fois des données audio et visuelles.

Une nouvelle méthode pour affiner les systèmes de récompense dans l'apprentissage par renforcement en utilisant les retours des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour apprendre la politique de dialogue améliore les réponses dans les conversations.

Une nouvelle méthode pour mieux évaluer les propositions d'objets dans les tâches de vision et de langage.

Cet article passe en revue un nouveau critère pour évaluer la compréhension émotionnelle dans les modèles d'IA.

La recherche développe un modèle pour mesurer avec précision l'engagement dans les conversations.

Un nouveau modèle améliore la détection d'actions dans les vidéos grâce aux attributs des objets et à leurs relations.

Explorer le rôle du RLAIF dans l'amélioration de l'entraînement des modèles linguistiques.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la communication entre les humains et les essaims de robots.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité de la parole synthétisée grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

HERON simplifie la conception des récompenses, améliorant l'efficacité et la flexibilité de l'apprentissage par renforcement.

DaTrans cherche à améliorer les systèmes de dialogue en intégrant des modèles de langage pré-entraînés.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines comprennent les interactions entre objets.

Un nouveau cadre améliore la détection des données hors distribution dans l'analyse des séries temporelles.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches délicates en imitant les compétences humaines.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des comportements des agents artificiels grâce à la synthèse de programmes.

Des recherches montrent que les agents artificiels peuvent comprendre et agir sur des tâches linguistiques efficacement.

Ce travail évalue à quel point les VLMs raisonnent en se basant sur le contenu visuel.

Les robots peuvent mieux apprendre en interagissant avec des humains en utilisant le langage de tous les jours.

Une nouvelle méthode améliore la détection des émotions à partir de la parole en utilisant uniquement l'audio.

Une étude sur le débranchement de l'identité du locuteur à partir des signaux de parole pour un meilleur traitement.

Cet article parle de comment les robots peuvent gagner la confiance en s'adaptant aux préférences humaines.

Des chercheurs améliorent les réponses émotionnelles des agents numériques en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la détection des actions entre les humains et les objets sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots imitent les mouvements humains, rendant l'interaction meilleure.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'action en séparant les indices spatiaux et temporels.

Une nouvelle approche pour capturer les interactions main-objet en 3D en utilisant de courtes vidéos.

Une nouvelle approche automatise la conception de la fonction de récompense pour l'apprentissage par renforcement profond chez les robots.

Le modèle JOADAA améliore l'anticipation des actions et la détection en ligne dans des scénarios en temps réel.

Examiner le rôle du contexte dans l'interprétation des tâches linguistiques.

Une nouvelle méthode crée des gestes réalistes à partir d'audio de discours brut.

LInKs améliore l'estimation de pose 3D à partir de données 2D, même en cas d'occlusions.

TransNet propose une solution efficace pour reconnaître les actions humaines dans les données vidéo.

Un nouveau cadre améliore les interactions humain-objet grâce à des commandes en langage simple.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de vision et de langage dans le traitement de données complexes.