人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

ロボットは人間と一緒にもっと上手く働く方法を学んでるよ。

AI言語エージェントは、指示処理の脆弱性のせいで安全リスクを抱えてるよ。

この研究は、生成対抗ネットワークを使って視線モデルを改善する。

モデルが視覚的推論のエラーから学ぶ方法を見つけよう。

研究によると、人間とAIがリアルタイムで一緒にバランスを学ぶ方法がわかったんだ。

研究者たちは、動画内の予期しない出来事について推論するための視覚と言語モデルのベンチマークを開発した。

研究者たちはAIに現実の行動のための簡単な指示を理解させる方法を教えている。

言語モデル評価の現在の欠陥についての詳細な考察。

新しい方法があって、コンピュータが視覚的な判断をもっとわかりやすく説明できるようになったよ。

新しいアプローチで、言語モデルの長文処理能力が向上したんだ。

AIの道徳的行動や責任をどう判断するかを探る。

人間のフィードバックがAI言語モデルの応答にどう影響するか学ぼう。

3D空間での物体のローカライズやインタラクションをより良くするための言語モデルの改善。

革新的なAIシステムを使って、考えを視覚的に表現してみよう。

動画と言語を使ってロボットのナビゲーション能力を向上させる新しいモデルを紹介します。

アクティブインファレンスがAIシステムをもっと適応力があって賢くする方法を学ぼう。

この研究は、質問を繰り返すことで言語モデルの反応が良くなるかどうかを調べてるよ。

テストタイム修正は、自動運転車が道路で学び、適応するのに役立つ。

話した感情を体の感覚に変えて、もっとコミュニケーションを良くしよう。

MAPLEが、面倒なしに機械にあなたの好みを理解させる手助けをする方法を見つけよう。

AIの規制が必要かどうかを探りつつ、効果的な人間の協力を確保すること。

TECOが言葉を超えた人間のコミュニケーションの理解をどう高めているか学ぼう。

コンピュータが人間の動作を物体と共にどやって認識するかの深掘り。

視覚的錯覚がVQAモデルとそのパフォーマンスにどんな影響を与えるかを発見しよう。

ロボットは会話を通じて学べるから、スキルや適応力が向上するんだ。

GenExが画像を没入感のあるバーチャルワールドに変える方法を発見しよう。

機械が視覚をどのように認識するか、人間の視覚と比べて探ってる。

Gaze-LLEは視線推定を簡単にして、人間の注意を理解する精度と効率を向上させるんだ。

USDRLが人間の動作認識をどう変えてるか学ぼう。

コンピュータが人間の動作を物と一緒に認識する方法を学ぼう。

画期的なMPPOメソッドが人間のフィードバックを通じてAIの応答を改善。

研究者たちがどんな革新的な方法でAIの人間の価値観との整合性を向上させているか学ぼう。

プロンプトガイドによるセグメンテーションが画像認識技術をどう変えてるか発見しよう。

大規模言語モデルの概要とその能力について。

明確な説明とユーザーのやり取りでタスク割り当てを強化するツール。

RASPが人間の言語を機械が理解するのをどう改善するか学ぼう。

画像とテキストの質問に答えるための新しいテスト。

言語モデルはテキスト生成のスキルはあるけど、現実の計画には苦労してるんだよね。

AIシステムは、より良いユーザー体験のためにグラフィカルユーザーインターフェースの理解を改善してるよ。

高度なシステムでAIの行動を操作するのは、深刻なリスクを伴う。