Articoli più recenti per Interazione Uomo-Computer

Sviluppare macchine che rispondono in base alle emozioni per migliorare l'interazione tra umani e computer.

Nuovi approcci per sviluppare agenti incarnati per il supporto alla salute mentale usando sorrisi sensibili al contesto.

Scopri come la generazione di testo a partire dai dati rende le informazioni complesse più facili da capire.

Un nuovo sistema riduce le attivazioni false nel controllo mioelettrico usando gesti semplici.

Studiando come l'AI può capire i pensieri e i sentimenti umani.

Un'analisi delle qualità e delle sfide delle spiegazioni dei modelli di linguaggio.

Questo articolo esplora il bias nei modelli linguistici e il loro allineamento emotivo con diversi gruppi sociali.

La ricerca mostra dei bias significativi nelle valutazioni delle risposte tra gli umani e i LLM.

Un nuovo metodo migliora la raccolta di dati per un migliore allineamento dei modelli linguistici.

Uno studio rivela delle lacune nella comprensione delle regole logiche da parte dei LLM rispetto agli esseri umani.

Uno sguardo al potenziale e alle sfide dei sensori neuromorfici per l'analisi facciale.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei LLM con un minimo di feedback umano.

Un nuovo benchmark, EmoBench, testa l'intelligenza emotiva nei modelli di linguaggio.

Il dataset AEA offre informazioni sulle attività quotidiane per migliorare le tecnologie AI e AR.

Presentiamo Video ReCap, un sistema per creare didascalie dettagliate per video lunghi.

Un nuovo dataset punta a migliorare la comprensione del tatto da parte delle macchine attraverso la visione e il linguaggio.

Scopri come SER migliora le interazioni uomo-macchina grazie al rilevamento delle emozioni.

Un nuovo framework punta a migliorare le risposte empatiche dell'IA nelle conversazioni.

Un metodo per aiutare l'IA ad adattarsi mantenendo la conoscenza passata.

Ehi, ti presento BeTAIL, un nuovo metodo per migliorare le corse di robot attraverso l'apprendimento per imitazione.

Un nuovo metodo migliora come i modelli linguistici scelgono e usano gli strumenti in modo efficace.

BEE-NET migliora il riconoscimento delle emozioni considerando il linguaggio del corpo e il contesto ambientale.

Coco-Nut offre diversi campioni vocali giapponesi per applicazioni avanzate di sintesi vocale.

Migliorare la precisione nel tracciamento mano-oggetto con GeneOH Diffusion.

Nuovi metodi promettono migliori prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale attraverso un apprendimento per rinforzo semplificato.

La ricerca mostra come i gesti possano migliorare la sicurezza per i pedoni e le auto a guida autonoma.

Una panoramica dei processi etici nel progetto di ricerca Cat Royale.

Esaminando la sincronizzazione, la comunicazione e i segnali sensoriali nella collaborazione umano-robot.

AffectToolbox semplifica l'analisi delle emozioni per ricercatori e utenti.

Nuovi metodi migliorano come gli agenti imparano a cooperare e comunicare in modo efficace.

Analizzando gli effetti dei metodi di ragionamento sulle prestazioni dei modelli di linguaggio grandi.

Un agente adattivo migliora il lavoro di squadra in Codenames usando più modelli linguistici.

Combinare i dati RGB e profondità migliora il riconoscimento delle azioni nei sistemi robotici.

Un sistema che migliora le istruzioni di navigazione generate dall'IA rilevando errori e offrendo correzioni.

Uno studio che confronta GPT-4 e il crowdsourcing nei compiti di etichettatura dei dati.

Nuovo benchmark valuta le abilità dei LLM nell'interagire con più agenti.

La ricerca mostra modi più ampi per dare indicazioni usando la conoscenza spaziale.

Questo sondaggio esamina gli sviluppi recenti nei sistemi di dialogo multi-turno che sfruttano i grandi modelli di linguaggio.

Uno studio rivela le sfide e i progressi nella memoria dei chatbot durante dialoghi lunghi.

Nuovo set di dati migliora la capacità degli agenti computerizzati di svolgere vari compiti.