人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

LLMsが例を使ってプログラミングの課題にどう取り組むかを見てみよう。

研究は、人間のフィードバックを使って言語モデルを強化する方法を強調している。

研究者たちは、ビデオ分析を通じて機械が日常活動を理解する能力を向上させようとしてるんだ。

新しいシステムが音声とノイズを分けて、よりクリアなコミュニケーションを助けるよ。

テキストの質が言語モデルにおける確率とどう関係しているかを見てみよう。

新しい方法が言語モデルの人間の好みの理解を深めるかもしれない。

AIが対話ベースの理解と応答の正確性をどう向上させるかを探る。

新しいデータセットがエゴセントリックな動画視聴者にリアルタイムのアクション提案を生成するよ。

言語モデルの言い回しの違いをテストするためのデータセット。

公共スペースでロボットデザインを改善するための注釈付きポートフォリオを探る。

ケンタウロスは人間の洞察とAIを組み合わせて、いろんな分野での意思決定を改善してるんだ。

AIシステムの理解を評価するための明確なフレームワーク。

AIが生成する回答の精度を向上させる方法。

この研究は、言語モデルがゲームを使ってどれだけ社会的状況を理解しているかを評価してるよ。

この記事では、データポイズニングが言語モデルのアライメントに与える影響を探る。

AIの仕事や人との関わりにおける役割を探る。

エラー・スパン・アノテーションは、翻訳の質評価に対して速くて信頼できるアプローチを提供するよ。

この研究は、ストーリーテリングを通じて機械の共感を高める方法を調査してるよ。

LLMは人間の評価者が有害なオンラインコンテンツを効果的に特定するのを手助けするよ。

言語モデルが議論評価のための説得力のある理由を生成する方法に関する研究。

このベンチマークは、ドキュメント作成や改善みたいなBPMタスクでマルチモーダルモデルを評価するんだ。

新しいテスト方法を通して、LLMがどんな性格特性を持ってるかを調べてるんだ。

EEGとfTCDを組み合わせると、障害のある人たちのコミュニケーションがよくなるよ。

人間のフィードバックとサブオプティマルな例を通じて機械学習を強化する新しい方法。

iWISDMを紹介するよ。ビジュアルと言語を使った機械指示のフォローを評価するための新しいベンチマークだ。

LiveMindは、ユーザーとのより速いリアルタイムな対話のために言語モデルを強化します。

人間のフィードバックで訓練されたモデルの過剰最適化を最小限に抑える方法を紹介します。

研究によると、触ることでバーチャルオブジェクトの記憶が向上するらしいよ。

現在のモデルは空間的推論が苦手で、画像よりもテキストに頼っているんだ。

腐敗したフィードバックを使ってAIの人間の価値観との整合性を向上させる新しい方法。

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。