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Soda-Eval stabilisce nuovi standard per i metodi di valutazione dei chatbot.

Esaminando la partnership tra umani e robot in ambienti difficili.

La ricerca mostra che le persone preferiscono riquadri di delimitazione più grandi nella rilevazione degli oggetti.

Uno sguardo ai sistemi di controllo condiviso per migliorare l'interazione tra robot e utente.

Questo framework migliora l'accuratezza delle previsioni usando modelli linguistici e dati in tempo reale.

L'apprendimento basato sulle preferenze migliora il processo decisionale grazie ai feedback degli esperti.

StyleSpeech migliora i sistemi TTS catturando le sfumature del linguaggio naturale.

EMO-LLaMA migliora l'AI emotiva migliorando il riconoscimento delle espressioni facciali.

Un nuovo sistema AR migliora il lavoro di squadra tra umani e robot tramite il controllo dello sguardo.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot apprendono dalle preferenze umane.

Un nuovo metodo automatizza la generazione di concetti per migliorare la trasparenza delle decisioni dell'IA.

L'IA sta cambiando il modo in cui si compone e si vive la musica.

La ricerca punta a migliorare i modelli di movimento delle dita per un design robotico migliore.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle emozioni nelle conversazioni usando più fonti di dati.

Un nuovo modo per seguire le interazioni senza modelli.

Questa ricerca migliora il riconoscimento dei gesti delle mani usando l'elettromiografia per una migliore accessibilità.

Nuovi metodi migliorano la qualità della sintesi vocale nei sistemi TTS.

Questo studio analizza come i modelli mentali degli utenti influenzano le loro interazioni con i sistemi di dialogo orientati ai compiti.

Questo studio presenta un modello per analizzare le reazioni emotive ai contenuti video.

I ricercatori migliorano il riconoscimento dei gesti usando tecniche di apprendimento innovative.

Questo articolo parla dei benefici di unire i sistemi di riconoscimento vocale e facciale.

Un nuovo metodo semplifica l'allineamento dei modelli linguistici con le preferenze umane.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento vocale combinando in modo efficace input audio e visivi.

Valutare come i LLM multimodali possono controllare i videogiochi Atari.

Un nuovo metodo migliora la stima della posa 3D in ambienti complessi.

Questo studio migliora il riconoscimento delle azioni unendo le mappe di profondità con i frame video RGB.

Un nuovo framework per migliorare i modelli linguistici usando interazioni in tempo reale con gli utenti.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione delle azioni nei video affrontando il problema del collasso dell'attenzione.

Uno studio svela l'impatto dei segnali verbali e non verbali nelle interazioni degli utenti con gli assistenti virtuali.

Un nuovo benchmark aiuta a valutare i tokenizer vocali per migliorare le prestazioni.

Migliorare come le macchine assistono gli utenti tramite interazioni e risposte migliori.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento delle espressioni facciali usando tecniche di calibrazione a un fotogramma.

TIM offre nuovi metodi per generare interazioni umane realistiche in movimento.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della stima dello sguardo usando più set di dati.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per sistemi di dialogo realistici usando tratti specifici degli utenti.

Un nuovo metodo integra il contributo umano per migliorare l'apprendimento OOD per i modelli di machine learning.

Esplorare l'incrocio tra feedback umano e sistemi multi-agente per una collaborazione migliore.

Questo studio valuta quanto bene i VLM possono capire le prospettive visive.

Un agente ibrido per il gioco del Lupo Mannaro migliora l'interazione e il gameplay.

Un nuovo metodo combina 2D e 3D per creare video umani realistici.