人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

音声における音韻変化に対する機械の適応に関する研究。

10のインド言語における言語モデルの性能に関する包括的な研究。

新しいシステムがいろんなアプリ用のリアルタイム手のジェスチャー認識を改善したよ。

GIEBenchは、さまざまなグループのアイデンティティに基づいてLLMの共感的な応答を評価するんだ。

研究によると、モデルは料理レシピのステップ間の依存性に苦しんでいる。

AIモデルが人間の選択をどう解釈しているか、そして改善の必要性を見てみよう。

テキストから画像へのモデルのための細かいフィードバックを調査して、その実際の影響を考える。

言語モデルを使って強化学習エージェントのための報酬を定義する新しい方法。

研究は、MLLMsが視覚データをどれだけうまく解釈できるか、そしてそのパフォーマンスが人間と比べてどうかを評価している。

新しい方法でARとVRのための手と顔のインタラクションの再構築が改善される。

自己対戦は協力的な環境で言語モデルのパフォーマンスを向上させることができるのかな？

GeoHOIは、幾何学的特徴を使って人と物のインタラクション検出を強化し、精度を向上させるよ。

人間と機械が生成したテキストをもっと効果的に分類する新しいアプローチ。

リアルな3Dシーンを作る方法を紹介するよ、バーチャルリアリティやデザイン用に。

新しいモデルは、会話中の感情を検出する精度を向上させた。

新しいトレーニング方法で、言語モデルが詳しい長文を作る能力が向上してるよ。

CORE4Dは、人々が一緒に家庭用品をどのように整理するかについてのユニークな洞察を提供しています。

この研究は、説明がユーザーのAI能力に対する認識にどう影響するかを調べてるんだ。

EDPNetは脳-コンピュータインターフェースのための運動イメージデコーディングを強化します。

新しいベンチマークが、コンピュータがあいまいな質問をどう扱うかを評価してるよ。

言語モデルの弱いから強い一般化を改善する新しいアプローチ。

AIが画像注釈をどんどん進化させて、精度とスピードを向上させてるのを発見しよう。

この研究は脳がどのように視覚情報と言語情報を組み合わせるかを明らかにしている。

構造的推論を通じて、機械が視覚的な質問に答える方法を改善する。

この記事では、言葉の使い方が言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかを考察するよ。

この研究は、視覚データとテキストデータがモデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べてるよ。

GRASPを紹介するよ、言語モデルの空間推論を評価するためのベンチマークだ。

CRABはリアルな環境での言語モデルのテストを強化するよ。

LEXIは、大規模言語モデルを使った人間とエージェントのインタラクションの研究を簡単にするよ。

より自然で表現力豊かな声生成のための音声合成の向上。

2つのシステムがAI生成データ分析のユーザーガイダンスと検証を改善するよ。

新しいフレームワーク、BiosERCは、話し手の特性を考慮することで感情認識を改善する。

GCFモデルは革新的なディープラーニング技術を使って、顔の表情認識の精度を向上させるんだ。

新しいアプローチが視覚的および意味的な洞察を使って未来の行動の予測を強化する。

新しい方法が人間のフィードバックを使って、人間の動きをもっとリアルにするんだ。

自己キャリブレーションでPIN入力がスムーズになって、複雑な設定なしでセキュリティが強化されるよ。

新しい方法が、質の高いデータを使ってAIの共感的な反応を強化するんだ。

マルチターンの対話を作って言語モデルを強化する方法。

この研究では、雑音のあるスピーチ条件でのキーワードスポッティングのためのMix-Trainingを調べてるよ。

研究によると、人間とAIが画像を表現する方法には重要な違いがあることがわかった。