人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

RED-CTがリソースが限られた環境で言語モデルアプリケーションをどう改善するか学ぼう。

新しいモデルが手のジェスチャーを認識する精度を向上させて、スムーズなインタラクションを実現したよ。

DIVEは、機械生成の視覚的な説明を強化して、より豊かな理解を提供するよ。

新しい方法がいろんなデータタイプを使って感情分析を改善してるよ。

SYMPOLは強化学習における意思決定の明確さと効果をつなぐよ。

新しいデータセットがAIシステムの自然な対話を向上させるために作られたよ。

新しいアプローチが、人間の価値観をもっと理解することで言語モデルのトレーニングを向上させる。

新しい方法は、関節の動きに注目することでスケルトンデータを使ったアクション認識を改善する。

新しいベンチマークが、LLMがインタラクションを通じてどう学ぶかを評価してるよ。

イベントカメラは、さまざまなアプリケーションで顔や目の追跡精度を向上させる。

個別のユーザーの好みに基づいてAIシステムを調整する新しいアプローチ。

この研究は、RGB画像からの3D手のポーズ推定を向上させるものだよ。

新しい戦略で頻繁にリセットせずに学習効率がアップするよ。

この論文は、LLMが自分の答えに自信をどう表現するかを調べてるんだ。

Soda-Evalはチャットボット評価の新しい基準を設定するよ。

困難な環境における人間とロボットのパートナーシップを調べる。

研究によると、人々は物体検出でより大きなバウンディングボックスを好むみたい。

ロボットとユーザーのインタラクションを向上させるための共有制御システムの探求。

このフレームワークは、言語モデルとリアルタイムデータを使って予測精度を向上させるんだ。

嗜好ベースの学習は、専門家のフィードバックを使って意思決定を改善するんだ。

StyleSpeechは、自然な話し方のニュアンスを捉えることでTTSシステムを進化させる。

EMO-LLaMAは、顔の表情認識を強化することで感情AIを向上させる。

新しいARシステムが、人間とロボットのチームワークを視線コントロールで向上させるんだ。

新しい方法でロボットが人間の好みから学ぶのが上手くなるんだ。

新しい方法がアイデアの生成を自動化して、AIの意思決定の透明性を向上させるんだ。

AIは音楽の作り方や体験の仕方を変えてるよ。

研究は、ロボット設計を向上させるために指の動きのモデルを改善することを目的としています。

新しい方法が、複数のデータソースを使って会話の中での感情認識を向上させるんだ。

テンプレートなしでインタラクションを追跡する新しいアプローチ。

この研究は、より良いアクセシビリティのために筋電図を使って手のジェスチャー認識を向上させるんだ。

新しい方法がTTSシステムの音声合成の品質を向上させる。

この研究は、ユーザーのメンタルモデルがタスク指向の対話システムとのやり取りにどう影響するかを調べてるよ。

この研究では、動画コンテンツへの感情反応を分析するモデルを提案してるよ。

研究者たちは斬新な学習技術を使ってジェスチャー認識を向上させている。

この記事では、音声認識システムと顔認識システムを統合することの利点について話してるよ。

新しい方法で、言語モデルを人間の好みに合わせるのが簡単になったよ。

新しいモデルは音声と視覚の入力をうまく組み合わせて、音声認識を強化してるよ。

マルチモーダルLLMがアタリのビデオゲームをどう制御できるか評価してる。

新しい方法が複雑な環境での3Dポーズ推定を向上させる。

この研究は、深度マップとRGB動画フレームを組み合わせてアクション認識を向上させる。