人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

自然言語タスクにおけるLLMの自己説明の信頼性に関する研究。

新しいTRGメソッドは、顔の特徴を統合することで頭の向き推定の精度を向上させる。

新しい方法で、静かなスピーチを理解できる音声に変換するのが改善されたよ。

この記事では、ユーザー支援が大規模言語モデルのSQLクエリ生成のパフォーマンスをどう改善できるかを考察します。

AIがどのようにして人間の信頼できる思考パートナーに進化できるかを探る。

この研究は、競争と協力の場におけるAIの選択についての洞察を提供しているよ。

AIの感情サポート能力を高める新しいフレームワーク。

人間のフィードバックからのAI学習の混乱を減らそうとする取り組み。

研究は、概念ボトルネックモデルを使って強化学習における人間のラベリングを最小限に抑えます。

この新しいモデルは、人間の概念を使ってAIの意思決定の透明性を高めるんだ。

新しいアプローチが暗い照明での人間のポーズ推定精度を向上させる。

動きと言語の関係をタイミングに注目して改善する新しい方法。

新しい方法が技術の感情認識と反応を向上させてるね。

イベントカメラを使って生徒の動きを追跡すると、目のダイナミクスがよりよく分かるようになるよ。

新しい方法で、音声や映像の入力がないときのAVQAパフォーマンスが向上するよ。

言語モデルの安全機能を回避する技術を理解する。

この研究は、LLMが音楽をどれくらい理解して生成できるかを調べてるよ。

新しい尺度がAIシステムにおける認知的および感情的信頼を評価する。

SinLGは、より良い応答選択のためにバックグラウンド知識を統合してチャットボットの会話を改善するよ。

言語モデルが安全性向上のためにどうやって回答を拒否できるかを調べる。

私たちと機械が物体を認識する方法を深く探る。

この研究では、AIモデルが人間っぽい音と形の関連性をテストしてるよ。

人間とボットのやり取りをもっと良く評価するためのツールキット。

HICE-Sは、画像キャプションを正確に評価するための詳細な方法を提供してるよ。

新しいモデルが、話された命令に基づいて人がどこを見るかを予測するんだ。

新しい方法が機械の音声合成における感情表現を強化してるよ。

応答方法がチャットボットの人間らしい会話をどう向上させるかを調べる。

Ego-VPAはエゴセントリック動画分析の適応をスムーズにして、効率とパフォーマンスを向上させるよ。

この研究は、好みが人間と機械の相互作用における協力をどう形成するかを調べてるよ。

アクティブプロンプトエンジニアリングが言語モデルのタスクをどう改善するかを学ぼう。

新しい方法がロボットシステムを使ったリモート描画を強化する。

新しい方法が文脈理解を使って翻訳者のための単語提案を強化する。

大規模言語モデルを使って、スピーチの感情認識を向上させる新しい方法があるよ。

新しいフレームワークが、画像モデルがグラフィカル情報をチャネルの正確さを通じてどう解釈するかを評価するよ。

大きなディスプレイ向けのタッチ検出のための新しいレーダー方式が、コスト効率の良い解決策を提供。

革新的な録音技術が、AIの人間の行動や感情の理解を高めようとしてるんだ。

自動データ生成で質の高い共感的な返答を作る方法。

さまざまなデバイスでより良いオーディオ体験のために、バイノーラル音再生を改善すること。

このアプローチは、多モーダルモデルを大規模な再トレーニングなしで強化するよ。

新しい方法がスピーチ分析における感情予測を向上させる。