Articoli più recenti per Interazione Uomo-Computer

TraveLER migliora la comprensione dei video attraverso domande interattive per risposte migliori.

Esamina la crescita della comunicazione tra esseri umani e robot usando il linguaggio naturale.

ChatGLM-RLHF migliora le interazioni con l'AI grazie al feedback umano e metodi di allenamento avanzati.

Scopri come la visualizzazione interattiva migliora gli strumenti di intelligenza artificiale incentrati sull'uomo per prendere decisioni migliori.

Sottolineando l'importanza delle situazioni formative nelle valutazioni di design.

MotionChain crea movimenti umani realistici attraverso la conversazione, combinando testo, immagini e dati di movimento.

Esplorare il ruolo dell'IA generativa nel migliorare le pratiche di sicurezza del software.

Il progetto EMO-SUPERB migliora il riconoscimento delle emozioni nel parlato grazie a tecniche avanzate e alla collaborazione della comunità.

Un nuovo framework migliora i modelli linguistici riconoscendo e rispondendo a diversi stili di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli obiettivi concentrandosi su comportamenti degli agenti diversi.

DaTAPlan migliora il modo in cui i robot ci aiutano nelle attività quotidiane anticipando i compiti.

La ricerca mostra che le beta burst migliorano le performance delle interfacce cervello-computer per movimenti immaginati.

Nuove tecniche permettono di prendere decisioni più sicure nel reinforcement learning grazie al supporto di esperti umani.

La ricerca esplora come il feedback multisensoriale influisce sull'interazione degli utenti nella realtà virtuale.

Esplorando la fattibilità di modelli linguistici più piccoli per una pianificazione efficace dei compiti robotici.

Esaminando il ruolo dei modelli linguistici nel supportare il pensiero critico tra i filosofi.

Nuovi metodi migliorano l'accessibilità e l'accuratezza nei sottotitoli audio.

Un nuovo approccio di intelligenza artificiale punta a migliorare la velocità e l'efficienza nella generazione di immagini e video.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del rilevamento della posizione della mano durante le interazioni.

La ricerca punta a rendere i modelli linguistici più sicuri e utili per gli utenti.

Lo studio esamina come le descrizioni simili a quelle umane influenzano la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale.

Una comunicazione chiara costruisce fiducia nei veicoli autonomi per tutti gli utenti della strada.

Un nuovo metodo per modellare le personalità dei LLM usando i Big Five.

Un nuovo approccio integra dati visivi e testuali per un riconoscimento delle emozioni migliore.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento automatico con il feedback umano.

Esplorare nuovi metodi per migliorare il riconoscimento delle emozioni nel parlato usando dati naturali.

Un nuovo metodo migliora la precisione nella previsione delle emozioni usando tecniche di aumento dei dati.

Questa ricerca migliora il riconoscimento delle azioni usando movimenti delle mani in 2D da occhiali smart.

EyeFormer prevede il focus degli utenti per migliorare il design delle interfacce.

Nuovi modelli migliorano la comprensione di come le mani interagiscono con gli oggetti.

Un nuovo metodo di allenamento migliora le prestazioni del modello linguistico e l'esperienza dell'utente.

Questo studio migliora il riconoscimento delle emozioni tramite metodi auto-supervisionati multi-modali.

TROT migliora l'accuratezza nel riconoscere le attività umane sfruttando le relazioni temporali.

Un sistema genera interazioni realistiche delle mani con vari oggetti.

Questo studio mette in evidenza come il contesto migliori la descrizione degli oggetti nei modelli di machine learning.

Questo studio esplora come gli stili di risoluzione dei problemi migliorano l'engagement degli utenti con i sistemi XAI.

Il feedback degli utenti, soprattutto i commenti di follow-up, migliora le valutazioni dei sistemi di dialogo.

Scopri come i PCA migliorano l'interazione e l'esperienza degli utenti nella tecnologia.

Una panoramica su come la memoria migliora le prestazioni degli agenti basati su LLM.

La ricerca mostra i vantaggi delle tecniche bimanuate per il teletrasporto nella realtà virtuale.