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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.

Un nouveau repère évalue comment les LLM apprennent à travers les interactions.

Les caméras événementielles améliorent la précision du suivi des visages et des yeux pour différentes applications.

Une nouvelle approche pour adapter les systèmes d'IA en fonction des préférences de chaque utilisateur.

Cette étude améliore l'estimation de la pose de la main en 3D à partir d'images RGB.

De nouvelles stratégies améliorent l'efficacité d'apprentissage sans avoir à remettre à zéro tout le temps.

Cet article examine comment les LLMs expriment leur confiance dans leurs réponses.

Soda-Eval fixe de nouvelles normes pour les méthodes d'évaluation des chatbots.

Examiner le partenariat entre les humains et les robots dans des environnements difficiles.

Des recherches montrent que les gens préfèrent des boîtes englobantes plus grandes dans la détection d'objets.

Un aperçu des systèmes de contrôle partagé pour améliorer l'interaction entre les robots et les utilisateurs.

Ce cadre améliore la précision des prévisions en utilisant des modèles de langage et des données en temps réel.

L'apprentissage basé sur les préférences améliore la prise de décision en utilisant les retours d'experts.

StyleSpeech fait avancer les systèmes TTS en capturant les nuances de la parole naturelle.

EMO-LLaMA améliore l'IA émotionnelle en boostant la reconnaissance des expressions faciales.

Un nouveau système de RA améliore la collaboration entre humains et robots grâce au contrôle du regard.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des préférences humaines.

Une nouvelle méthode automatise la génération de concepts pour améliorer la transparence des décisions de l'IA.

L'IA est en train de transformer la façon dont la musique est composée et vécue.

La recherche vise à améliorer les modèles de mouvement des doigts pour un meilleur design robotique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des émotions dans les conversations en utilisant plusieurs sources de données.

Une nouvelle méthode pour suivre les interactions sans modèles.

Cette recherche améliore la reconnaissance des gestes de la main grâce à l'électromyographie pour plus d'accessibilité.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité de la synthèse vocale dans les systèmes TTS.

Cette étude examine comment les modèles mentaux des utilisateurs influencent leurs interactions avec des systèmes de dialogue orientés vers les tâches.

Cette étude présente un modèle pour analyser les réactions émotionnelles face au contenu vidéo.

Des chercheurs améliorent la reconnaissance des gestes en utilisant des techniques d'apprentissage innovantes.

Cet article parle des avantages de la fusion des systèmes de reconnaissance vocale et faciale.

Une nouvelle méthode simplifie l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale en combinant efficacement les entrées audio et visuelles.

Évaluer comment les LLM multimodaux peuvent contrôler des jeux vidéo Atari.