Articoli più recenti per Interazione Uomo-Computer

La ricerca mette in evidenza metodi per migliorare i modelli linguistici usando il feedback umano.

I ricercatori vogliono migliorare la comprensione delle attività quotidiane da parte delle macchine attraverso l'analisi dei video.

Un nuovo sistema aiuta a separare il parlato dal rumore per una comunicazione più chiara.

Uno sguardo a come la qualità del testo si collega alla sua probabilità nei modelli di linguaggio.

Nuovi metodi potrebbero affinare la comprensione delle preferenze umane da parte dei modelli di linguaggio.

Esplorare come l'IA migliora la comprensione basata sul dialogo e l'accuratezza delle risposte.

Un nuovo dataset genera suggerimenti di azione in tempo reale per chi guarda video egocentrici.

Un dataset per testare la comprensione delle differenze di parole nei modelli linguistici.

Esplorare portafogli annotati per migliorare i design dei robot negli spazi pubblici.

I centauri uniscono l'intuito umano e l'IA per migliorare le decisioni in vari settori.

Un framework chiaro per valutare la comprensione nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un metodo mira a migliorare l'accuratezza delle risposte generate dall'IA.

Questo studio valuta quanto bene i modelli di linguaggio capiscano le situazioni sociali usando un gioco.

Questo articolo esplora l'impatto del data poisoning sulla sintonizzazione dei modelli linguistici.

Un'esplorazione del ruolo dell'IA nel lavoro e nelle interazioni umane.

L'annotazione degli errori offre un modo veloce e affidabile per valutare la qualità della traduzione.

Questo studio esamina metodi per migliorare l'empatia delle macchine attraverso il racconto.

I LLM aiutano i valutatori umani a identificare in modo efficace i contenuti dannosi online.

Uno studio su come i modelli linguistici generano ragionamenti persuasivi per la valutazione degli argomenti.

Questo benchmark valuta modelli multimodali su compiti BPM come documentazione e miglioramento.

Esaminando come i LLM mostrano tratti di personalità tramite nuovi metodi di test.

Combinare EEG e fTCD migliora la comunicazione per le persone con disabilità.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento automatico tramite esempi subottimali e feedback umano.

Presentiamo iWISDM, un nuovo benchmark per valutare il seguire istruzioni delle macchine con immagini e linguaggio.

LiveMind migliora i modelli linguistici per interazioni più veloci e in tempo reale con gli utenti.

Introducendo un metodo per ridurre l'overoptimization nei modelli addestrati con feedback umano.

Uno studio mostra che il contatto migliora la memoria per gli oggetti virtuali.

I modelli attuali faticano con il ragionamento spaziale, facendo più affidamento sul testo che sulle immagini.

Un nuovo metodo per migliorare l'allineamento dell'IA con i valori umani usando feedback corrotti.

Uno studio su come le macchine si adattano ai cambiamenti fonologici nel linguaggio.

Uno studio completo sulle performance dei modelli linguistici in 10 lingue indiche.

Un nuovo sistema migliora il riconoscimento dei gesti delle mani in tempo reale per diverse applicazioni.

GIEBench valuta le risposte empatiche degli LLM in base a diverse identità di gruppo.

Le ricerche mostrano che i modelli fanno fatica con le dipendenze tra i passaggi nelle ricette di cucina.

Uno sguardo a come i modelli di intelligenza artificiale interpretano le scelte umane e alla necessità di miglioramenti.

Indagare il feedback dettagliato per i modelli testo-immagine e le sue implicazioni pratiche.

Un nuovo metodo per definire le ricompense per gli agenti di apprendimento per rinforzo usando modelli di linguaggio.

Lo studio valuta quanto bene gli MLLM interpretano i dati visivi e la loro performance rispetto agli esseri umani.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione delle interazioni tra mano e volto per AR e VR.

Il gioco autonomo può migliorare le prestazioni dei modelli linguistici in contesti cooperativi?