人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

DiaLocはリアルタイムの会話更新を通じて位置推測を改善するよ。

ボディエリア静電容量センサー技術の概要とその多様な応用について。

新しいアプローチは、言語モデルと文脈に応じた人間の活動認識を組み合わせてるんだ。

ELLA-Vはテキスト読み上げの品質とコントロールを向上させて、以前のモデルを超えたよ。

AI生成コンテンツのエラー検出における人間の要因を調査する。

新しい方法が言語エージェントのコミュニケーションスキルを向上させる。

HandFormerは3Dハンドポーズと画像を使ってアクション認識を改善するんだ。

自己信頼がAIへの依存にどう影響するかを探るってことだね。

AIの意思決定プロセスにおけるヒューリスティクスの役割を探る。

RG-LCDはテキストからの画像生成を強化して、人の好みにうまく合うようになってるよ。

新しい技術がEEGとディープラーニングを使った脳-コンピュータインターフェースを改善してるよ。

新しいフレームワークが2つのポーズオーグメンターを使って3D人間ポーズ推定を改善する。

新しいモデルが、人間の物との相互作用を含むアニメーションのリアルさを向上させる。

AIツールがライティング体験や認識に与える影響についての研究。

CQRは、わかりにくい質問を言い換えて、会話の理解と反応を高めるんだ。

機械は1枚の画像を元にタスクを特定したり可視化したりできるんだ。

革新的なシステムが脳の活動でソフトロボットをコントロールできるようにした。

新しいフレームワークで、複数の画像から人間のメッシュ回復が改善される。

新しいフレームワークがメタポイント学習を使って多様なオブジェクトのポーズ推定を改善する。

新しいフレームワークが言語エージェントの学習とタスクの実行を改善する。

この論文は、意味のデコードがAIのチームワークと成果をどう改善するかを探求してるよ。

新しい方法が視覚とテキストの入力を組み合わせて、機械の言語学習を向上させてるよ。

インテリジェントライティングアシスタントのための構造化デザインスペースを紹介します。

オーディオフラミンゴは、聞くこと、会話すること、新しいオーディオタスクに適応するのが得意だよ。

SLYKLatentはロボットの人間の視線や意図の理解を向上させる。

この仕事は、人間のフィードバックが要約モデルをどう強化できるかを探ってるよ。

人々がロボットとどんなふうに関わるかをビデオシミュレーションを使ってもっと理解するためのフレームワーク。

この研究は、ビデオクリップを使って感情認識を改善することに焦点を当てているんだ。

この記事では、限られた人間からのフィードバックによるAI学習の問題を考察しています。

この記事では、ロボットがタスク実行における人間の好みをどうやってもっと理解できるかについて話してるよ。

AIがサポートや共感的な反応を生成する方法を調べる。

人間の頭の位置を推定するための技術と課題を調べる。

新しいアプローチが画像ベースの質問応答におけるAIの決定を理解するのを助ける。

自然な会話の応答の新しいモデルを見てみよう。

データがAIモデルと人間の好みの整合性にどう影響するかを検討する。

新しい方法でデータの多様性が向上して、より良い3D手モデルが作れるようになる。

人間の期待に合わせてLLMの出力を調整するためのルールを自動生成するフレームワーク。

この記事は、研究におけるLLMの使用に関する倫理的な懸念について考察しているよ。

新しい機械学習モデルがバーチャルリアリティ環境での視線追跡精度を向上させてるよ。

言語モデルを使うときに、編集の戦略が結果にどんな影響を与えるかを学ぼう。