言語モデルがn-backチャレンジみたいな記憶タスクにどう対処するか調査中。
Xiaoyang Hu, Richard L. Lewis
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人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事
新しいメモリーシステムが言語モデルに正確な情報を提供するのを助ける。
Mingda Chen, Yang Li, Karthik Padthe
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シンプルな概念を使って予測を理解する新しい方法。
Katrina Brown, Marton Havasi, Finale Doshi-Velez
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AIと人間が意思決定でどうやって関わるかを探る。
Scott Emmons, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer
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AIの理解とパフォーマンス向上のためにデータタイプを組み合わせる。
Priyaranjan Pattnayak, Hitesh Laxmichand Patel, Bhargava Kumar
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直接的な好みの調整がAIの人間のニーズの理解をどう向上させるかを発見しよう。
Kyle Richardson, Vivek Srikumar, Ashish Sabharwal
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言語と3Dシーン認識を結びつける画期的な方法が、より賢いマシンを実現する。
Hao Li, Roy Qin, Zhengyu Zou
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革新的なサウザンドブレインプロジェクトがAI学習を再構築する様子。
Viviane Clay, Niels Leadholm, Jeff Hawkins
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新しい方法が、人間の編集作業が機械生成コンテンツにどれだけ影響を与えているかを評価するのに役立つ。
Nicolas Devatine, Louis Abraham
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開発者が大規模言語モデルのためにプロンプトをどのように洗練させているかを探る。
Mahan Tafreshipour, Aaron Imani, Eric Huang
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新しい方法が音声技術の自然な対話を向上させる。
Zhenqi Jia, Rui Liu
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AI言語モデルのためのより良いプロンプトの新しいアプローチ。
Zeru Shi, Zhenting Wang, Yongye Su
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ダイナミックな表情認識は、リアルタイムの感情分析を通じて人間とコンピュータのインタラクションを変革するんだ。
Peihao Xiang, Kaida Wu, Chaohao Lin
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新しい方法でスケルトンデータ分析を通じてアクション認識が向上する。
Yuheng Yang
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新しい方法がマルチモーダル言語モデルの視覚タスクのパフォーマンスを向上させる。
Ziang Yan, Zhilin Li, Yinan He
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新しい方法が言語モデルを多様なグループの好みに合わせる。
Binwei Yao, Zefan Cai, Yun-Shiuan Chuang
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仮想環境でのリアルな動き合成のための新しいフレームワーク。
Wenkun He, Yun Liu, Ruitao Liu
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AIへの信頼と個人情報を共有するリスクについて考えてみよう。
Zoe Zhiqiu Jiang
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研究者たちがAIの普段の言葉の理解を高める方法を発表したよ。
Chong Liu, Zaiwen Feng, Lin Liu
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Stable-TTSがどのようにテキスト読み上げ技術を進化させて、人間っぽい体験を提供するかを見てみよう。
Wooseok Han, Minki Kang, Changhun Kim
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ReStoryは、既存のデータを使って新しいインタラクションシナリオを作成することでHRIデータセットを強化するよ。
Fanjun Bu, Wendy Ju
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