Articoli più recenti per Interazione Uomo-Computer

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

Questo articolo parla di metodi efficaci per raccogliere e utilizzare il feedback umano per migliorare i sistemi di intelligenza artificiale.

EasyLAN semplifica lo sviluppo di reti LLM collaborative per compiti complessi.

Il nuovo modello emoDARTS migliora l'accuratezza nel riconoscere le emozioni nella voce usando il deep learning.

Nuovo dataset offre spunti sul carico cognitivo durante i compiti.

Uno studio per migliorare i sistemi TTS con campioni vocali diversi.

PLAYER* migliora la comunicazione tra agenti e la risoluzione dei problemi in contesti di mistero omicidio.

IMEX-Reg migliora il machine learning riducendo il dimenticare e migliorando le prestazioni dei compiti.

Esplora il ruolo degli aspetti umani nella modellazione del software e le sue implicazioni.

Esplorando l'integrazione di LLM con l'apprendimento per rinforzo per migliorare la risoluzione dei problemi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del feedback umano nell'RL usando dati di bassa qualità.

Affrontare le diverse preferenze umane nei metodi di addestramento dell'IA.

Una panoramica sull'apprendimento per imitazione e le sue applicazioni nella formazione degli agenti.

Esaminando come gli esempi umani influenzano il machine learning per i compiti di programmazione.

La tecnologia di controllo mioelettrico si sta evolvendo, offrendo nuovi modi di interagire con i computer.

Un nuovo approccio migliora l'allineamento dei modelli linguistici con le preferenze umane.

Una nuova scala valuta il divertimento degli utenti in tempo reale nelle interazioni uomo-robot.

Un nuovo framework migliora le performance del modello con pochissimi dati dell'utente.

Metodo innovativo combina modelli linguistici e input umano per dataset di dialogo.

Introdurre metodi per guidare i modelli linguistici a mostrare tratti della personalità specifici.

Un nuovo sistema migliora il tracciamento delle interazioni tra mani e oggetti per varie applicazioni.

Esplorare come le interfacce spiegabili migliorano la collaborazione tra esseri umani e sistemi autonomi.

Un nuovo metodo migliora la precisione nel valutare le posizioni umane da immagini 2D.

Il metodo LAPS migliora gli agenti conversazionali creando dialoghi realistici e catturando le preferenze degli utenti.

L'agente SWE migliora le prestazioni degli agenti LM nelle attività di ingegneria del software con un'interfaccia specializzata.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot prevedono le azioni umane.

Un nuovo sistema migliora il rilevamento dei malware capendo i cambiamenti di comportamento.

Questo studio analizza l'efficacia dei LLM nel valutare le spiegazioni generate dall'IA.

Nuovi metodi di aumento dei dati migliorano le prestazioni nelle applicazioni di rilevamento wireless.

Un framework che unisce l'esperienza umana e gli LLM per migliorare la ricerca qualitativa.

Esaminando l'equità nei sistemi di apprendimento per rinforzo per decisioni etiche.

Indagare come gli LLM interagiscono con i pensieri e i sentimenti umani.

Uno studio rivela che gli utenti preferiscono agenti vocali statici piuttosto che quelli adattivi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle immagini grazie a descrizioni linguistiche.

Questo documento parla della necessità di spiegabilità nei modelli di generazione di testo AI.

CinePile sfida la comprensione di video lunghi con 305.000 domande diverse.

I miglioramenti nella tecnologia EMG rendono il riconoscimento dei gesti delle mani migliore per un controllo più facile dei dispositivi.

Un nuovo metodo per migliorare le risposte delle macchine usando tecniche avanzate di recupero delle informazioni.

Un nuovo approccio che usa il reinforcement learning per migliorare l'adattabilità dell'interfaccia utente.

Scopri come i prompt influenzano le interazioni con i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per ottenere risultati migliori.