人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

新しい方法が、簡易な強化学習を通じてAIモデルのパフォーマンスを向上させることを約束してるよ。

研究によると、ジェスチャーが歩行者や自動運転車の安全性を高めることがわかった。

Cat Royale研究プロジェクトにおける倫理的プロセスの概要。

人とロボットの協力における同期、コミュニケーション、感覚的合図を調べる。

AffectToolboxは、研究者やユーザーみんなのために感情分析を簡単にしてくれるよ。

新しい方法で、エージェントが協力して効果的にコミュニケーションを取ることを学ぶのが進化してる。

大規模言語モデルの性能に対する推論方法の影響を分析する。

適応型エージェントは、複数の言語モデルを使ってCodenamesのチームワークを改善する。

RGBと深度データを組み合わせることで、ロボットシステムのアクション認識が向上する。

AI生成のナビゲーション指示を強化するシステムで、エラーを検出して修正を提案するんだ。

データラベリングタスクにおけるGPT-4とクラウドソーシングの比較研究。

新しいベンチマークが、LLMの複数エージェントとのインタラクションスキルを評価する。

研究は、空間知識を使って方向を伝える幅広い方法を明らかにしている。

この調査は、大規模言語モデルを活用したマルチターン対話システムの最近の進展をレビューしてるよ。

研究が、長い対話中のチャットボットの記憶に関する課題と進展を明らかにした。

新しいデータセットがコンピューターエージェントのタスク遂行能力を向上させる。

LLMが意思決定プロセスにどんな影響を与えるか、そしてその影響の意味を探ってみよう。

エージェントAIは、機械がさまざまな環境で学習して動作する方法を変えちゃうんだ。

この概要は、人間の注意モデル化の重要な進展とそれがAIに与える影響を強調してるよ。

この研究は、AIがソフトウェアエンジニアの生産性と信頼にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。

機械が人間の信念をどう認識して表現するかを調べて、社会的推論を改善する。

LLMは音声認識システムの精度とエラー修正を向上させるんだ。

研究によると、年齢とオープンさがAIの説明を理解する影響を与えるらしい。

この研究は、AIモデルが未発表の短編小説を要約する方法とその課題を評価しているよ。

研究が信頼に関するアンケートの有効性を確認し、AIとのやり取りを改善した。

ノイズの多い人間のフィードバックにもかかわらず、言語モデルを強化する新しい方法。

研究は、都市地域で助けを求めるロボットのための効果的なコミュニケーション戦略を調べてる。

言語モデルが複雑な関係を理解するのに苦労する様子を調べる。

新しい方法が、大規模言語モデルの安全性と有用性を向上させることを目指している。

NatSGDは、自然な言葉やジェスチャーのやり取りを通じてロボットの理解を向上させる。

3D空間での正確な手のモデリングを向上させる革新的な方法。

新しい方法がラベルなしデータを使ってAU検出を強化する。

新しい方法は、入出力チャネルの利用可能性を評価することでSIIDを検出する。

GPT-4が画像の美しさをどう評価するかを調査中。

新しい方法でテキストの説明を音のイベントにリンクさせるのがもっと簡単になったよ。

新しい方法でロボットが人間の行動を予測して安全性を向上させる。

強化学習を使って言語モデルの推論能力を向上させる方法を探ってる。

最適化タスクにおける人間とAIのチームワークのダイナミクスを探る。

小さくて効率的で自然な音声生成の新しいアプローチ。

研究によると、ARが歩行者と自動運転車のインタラクションを改善する可能性があるらしい。