「ユーザーエクスペリエンス」に関する記事
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ユーザーエクスペリエンス（UX）っていうのは、ウェブサイトやアプリみたいな製品と触れ合ったときに人々がどう感じるかのことだよ。使いやすさや見た目、ユーザーのニーズにどれだけ応えているかなど、いろんなことが含まれてるんだ。
#ユーザーエクスペリエンスの重要性
良いユーザーエクスペリエンスはめっちゃ大事で、これがあるかないかで人たちがその製品を楽しむかどうかが決まるからね。使いやすくて見た目がいい製品は、ユーザーが戻ってきたり他の人に勧めたりする可能性が高い。一方で、悪いユーザーエクスペリエンスはイライラを引き起こして、ユーザーがその製品をやめちゃう原因になるんだ。
#ユーザーエクスペリエンスの主な要素
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使いやすさ：製品がどれだけ簡単に直感的に使えるかを指すよ。ユーザーは混乱せずにタスクをこなせるべきなんだ。
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アクセシビリティ：製品は誰でも使えるべきで、特に障害のある人も考慮しなきゃね。デザインプロセスの中でいろんなニーズを考えることが大事。
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デザイン：製品の見た目、レイアウト、色、フォントとかはユーザーエクスペリエンスに大きく影響する。よくデザインされた製品はもっと魅力的で引きつけるよ。
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コンテンツ：提示される情報は明確で関連性があって、理解しやすいものであるべき。テキストから画像、動画まで全部含まれる。
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インタラクション：ユーザーが製品とどのようにやりとりするか、ボタンやメニュー、フィードバックなどはユーザーエクスペリエンスにおいて重要な役割を果たすんだ。自然で応答性がある感じが必要。
#ユーザーエクスペリエンスの向上
ユーザーエクスペリエンスを改善するには、ユーザーが何を求めているかを理解することが必要だよ。リアルなユーザーが自分の体験についてフィードバックをくれるユーザーテストを通じて行えるんだ。それに基づいて調整を加えれば、全体的により良い体験が作れるんだ。
要するに、ユーザーエクスペリエンスは、人々が楽しめて使いやすい製品を作ることに焦点を当ててるんだ。使いやすさ、アクセシビリティ、デザイン、コンテンツ、インタラクションを考えることで、クリエイターがユーザーが大好きになるような製品を開発できるんだよ。
情報検索
レコメンデーションシステムの革命：バランスを見つける
新しいモデルは、コンテンツの提案で瞬時の楽しさと長期的な価値を融合させてるよ。
Md Sanzeed Anwar,
Paramveer S. Dhillon,
Grant Schoenebeck
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計算と言語
会話型質問応答の強化：より明確な道のり
新しい手法が質問応答システムを改善して、ユーザー体験を向上させる方法を発見しよう。
Rishiraj Saha Roy,
Joel Schlotthauer,
Chris Hinze
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機械学習
RAGを革新する：スピードとクオリティが出会う
新しいシステムは、早い回答と高品質を組み合わせて、より良いAIの応答を実現してるよ。
Siddhant Ray,
Rui Pan,
Zhuohan Gu
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コンピュータビジョンとパターン認識
画像編集の変革：未来がここにある
先進的な編集技術がリアルな画像を生み出す。
Nikolai Warner,
Jack Kolb,
Meera Hahn
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コンピュータビジョンとパターン認識
CapAgent: 画像キャプショニングの未来
CapAgentを使ってシンプルなリクエストを鮮やかな画像の説明に変えてみて！
Xinran Wang,
Muxi Diao,
Baoteng Li
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データ構造とアルゴリズム
情報検索における多様性の重要性
効果的な情報提示でユーザー体験を向上させる。
Honglian Wang,
Sijing Tu,
Aristides Gionis
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コンピュータと社会
人間中心のNLPを再考する: ギャップを埋める
人間中心のNLPの真の意味と、それが日常生活に与える影響を探る。
Piyapath T Spencer
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計算と言語
AI質問提案でユーザーエンゲージメントを高める
AIがユーザーにより良い質問の提案をする方法を学ぼう。
Xiaobin Shen,
Daniel Lee,
Sumit Ranjan
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コンピュータビジョンとパターン認識
AIのGUIとのインタラクションを革命的に変える
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。
Hai-Ming Xu,
Qi Chen,
Lei Wang
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情報検索
MAGUSに会ってみて: あなたの新しいショッピングガイド
MAGUSは、あなたの好みに合わせたスマートなおすすめでオンラインショッピングを変えます。
Jiarui Jin,
Xianyu Chen,
Weinan Zhang
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計算と言語
ドキュメント処理の革命：新しいアプローチ
スマートシステムがどんどん文書の扱い方を変えてるのを発見してみて。
Arnau Perez,
Xavier Vizcaino
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計算と言語
GLARE: アラビア語アプリレビューの新時代
GLAREを発見しよう！アラビア語のアプリレビューを開発者向けに変革するデータセットだよ。
Fatima AlGhamdi,
Reem Mohammed,
Hend Al-Khalifa
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情報検索
LIKRで推薦を革新中
LIKRが知識グラフと言語モデルを組み合わせて、より良い提案をする方法を見つけてみて。
Keigo Sakurai,
Ren Togo,
Takahiro Ogawa
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ヒューマンコンピュータインタラクション
ユーザーインターフェース適応の未来
適応型ユーザーインターフェースがデジタル体験をどう向上させるかを発見しよう。
Alaa Eddine Anis Sahraoui
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計算と言語
Plan-of-SQLを使ったテーブルデータの理解
テーブルから質問に答えるための明確な新しい方法。
Giang,
Nguyen,
Ivan Brugere
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コンピュータビジョンとパターン認識
CALM: 画像美学評価の未来
CALMがAI駆動のインサイトで画像評価をどう変革するかを見つけてみて。
Yuti Liu,
Shice Liu,
Junyuan Gao
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ハードウェアアーキテクチャー
言語モデルの未来：RAGについて解説
リトリーバル・オーギュメンテッド・ジェネレーションは、関連するデータをすぐに提供することで言語モデルを強化するんだ。
Michael Shen,
Muhammad Umar,
Kiwan Maeng
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計算と言語
Eコマースにおけるユーザーの意図の解読
意図知識グラフがオンラインショッピング体験をどう向上させるかを学ぼう。
Jiaxin Bai,
Zhaobo Wang,
Junfei Cheng
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サウンド
ペルシャ数字の音声認識の進展
音声認識技術は、特にうるさい環境での数字認識を向上させるよ。
Ali Nasr-Esfahani,
Mehdi Bekrani,
Roozbeh Rajabi
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計算と言語
ペルソナを使ってチャットボットのエンゲージメントを高める
チャットボットがより良い会話のためにペルソナをどう使っているかを見てみよう。
Konstantin Zaitsev
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コンピュータビジョンとパターン認識
テキストコマンドで画像編集を革新！
テキストプロンプトが画像編集技術をどう変えてるか学ぼう。
Rumeysa Bodur,
Binod Bhattarai,
Tae-Kyun Kim
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情報検索
レコメンデーションのアンラーニングの未来
プライバシーとおすすめをアンラーニングテクニックで乗り越える。
Yuyuan Li,
Xiaohua Feng,
Chaochao Chen
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計算と言語
機械の音声を人間っぽくする
AI生成のスピーチに自然な会話のクセを持ち込む。
Syed Zohaib Hassan,
Pierre Lison,
Pål Halvorsen
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計算と言語
ガイディングAI：事実に基づく回答の新しい方法
新しいアプローチで、AIモデルが知識グラフを使って正確な答えを出せるようになったよ。
Mufan Xu,
Kehai Chen,
Xuefeng Bai
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計算と言語
EXIT: QAシステムのゲームチェンジャー
EXITを紹介するよ。質問に答えるのが簡単になるツールだよ。
Taeho Hwang,
Sukmin Cho,
Soyeong Jeong
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データベース
ビッグデータの世界を探る：BADシステムの台頭
BADシステムがユーザーのデータ更新をどう変えるかを発見しよう。
Shahrzad Haji Amin Shirazi,
Xikui Wang,
Michael J. Carey
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コンピュータビジョンとパターン認識
VideoDPOで動画生成を変革中
新しい方法で、ユーザーの期待に合わせた動画制作が進化したよ。
Runtao Liu,
Haoyu Wu,
Zheng Ziqiang
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計算と言語
言語モデルの出力長を制御する
新しいフレームワークが言語モデルに正確な応答を生成させる。
Seoha Song,
Junhyun Lee,
Hyeonmok Ko
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機械学習
AIの進化: フューショットアライメントによるパーソナライズ
AIは少ない例を使って個人の好みに合わせて適応し、ユーザーとのやり取りを向上させるよ。
Katarzyna Kobalczyk,
Claudio Fanconi,
Hao Sun
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情報検索
革命的なレコメンデーション：コントロール可能なリトリーバルモデル
新しいCRMがオンラインでのユーザーの提案をどう改善するかを探ってみて。
Chi Liu,
Jiangxia Cao,
Rui Huang
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情報検索
スマートな提案で画像検索を強化しよう
クロスモーダルクエリ提案が画像検索の効率をどう向上させるかを発見しよう。
Giacomo Pacini,
Fabio Carrara,
Nicola Messina
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ヒューマンコンピュータインタラクション
データシステムにおけるプライバシーと使いやすさのバランスをとること
プライバシーと使いやすいデータアクセスの交差点をナビゲートする。
Liudas Panavas,
Joshua Snoke,
Erika Tyagi
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コンピュータビジョンとパターン認識
スマートなテクニックで顔編集を革新する
新しい方法で顔の編集が自然な見た目を保ちながら改善されたよ。
Xiaole Xian,
Xilin He,
Zenghao Niu
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ロボット工学
テレファントム：みんなのためのロボット制御を再定義する
新しいシステムがロボットの操作を簡単にして、みんなの安全と使いやすさをアップしてるよ。
Jingxiang Guo,
Jiayu Luo,
Zhenyu Wei
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コンピュータビジョンとパターン認識
動画の検索とキャプション付けを革命的に変える
新しいフレームワークが動画の検索と理解をどう向上させるかを学ぼう。
Yunbin Tu,
Liang Li,
Li Su
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ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャ
プロアクティブキャッシングでオンラインコンテンツ配信を革命する
プロアクティブキャッシングがオンラインコンテンツへのアクセスとユーザー体験をどう改善するかを見てみよう。
Zhen Li,
Tan Li,
Hai Liu
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コンピュータビジョンとパターン認識
スマートなテクニックで画像編集を革命的に変える
新しい方法で、たくさんの例なしに画像編集が簡単になるよ。
Enis Simsar,
Alessio Tonioni,
Yongqin Xian
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機械学習
言語モデルを信頼する: 不確実性をうまく測る
言語モデルの応答を評価して信頼を築く新しい方法を見つけよう。
Lukas Aichberger,
Kajetan Schweighofer,
Sepp Hochreiter
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機械学習
コミュニケーションの革命：LaMI-GOフレームワーク
LaMI-GOがユーザーのニーズに焦点を当てて、コミュニケーションをどう変えるかを発見しよう。
Achintha Wijesinghe,
Suchinthaka Wanninayaka,
Weiwei Wang
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情報検索
スマートショッピング：おすすめの未来
マルチモーダル推薦システムがオンラインショッピングをどう改善するかを発見しよう。
Rongqing Kenneth Ong,
Andy W. H. Khong
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計算
ベイジアン・マロウズモデルで好みを理解する
ベイジアン・マロウズモデルがランキングや好みをどう分析するかを見てみよう。
Øystein Sørensen,
Anja Stein,
Waldir Leoncio Netto
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情報検索
おすすめを革命化する: 新しいアプローチ
パーソナライズド推薦システムの最新の進展とその影響を発見しよう。
Qijiong Liu,
Lu Fan,
Xiao-Ming Wu
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コンピュータ科学とゲーム理論
コンテンツランキングシステムの安定性を作ること
コーパスの強化がコンテンツの可視性やユーザー体験をどう向上させるか学ぼう。
Haya Nachimovsky,
Moshe Tennenholtz
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ソフトウェア工学
ユーザーモデリング：ユーザーに合ったソフトウェアのカスタマイズ
ユーザーモデリングがどうやってより良いソフトウェア体験を作るのかを見てみよう。
Aaron Conrardy,
Alfredo Capozucca,
Jordi Cabot
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ヒューマンコンピュータインタラクション
キー入力データから目の動きを解読する
新しいモデルがタッチスクリーンのタイピングに基づいて目の動きを推定する。
Yujun Zhu,
Danqing Shi,
Hee-Seung Moon
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ヒューマンコンピュータインタラクション
AIのアドバイスを信じるバランスを見つける
AI言語モデルへの適切な信頼レベルを探る。
Jessica Y. Bo,
Sophia Wan,
Ashton Anderson
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人工知能
自動デザイン批評：フィードバックの未来
自動化システムがデザインフィードバックをどんだけ速く、安く変えるかを見てみよう。
Peitong Duan,
Chin-Yi Chen,
Bjoern Hartmann
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パフォーマンス
ネットワークスライシングのマスター法：成功のレシピ
リソース配分がネットワークのパフォーマンスやユーザー体験にどう影響するかを学ぼう。
Rodrigo Moreira,
Larissa F. Rodrigues Moreira,
Tereza C. Carvalho
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情報検索
隠れた理由で情報検索を革新する
LaHoReが推論に焦点を当てて情報検索をどう向上させるかを発見しよう。
Luo Ji,
Feixiang Guo,
Teng Chen
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機械学習
スマートレコメンデーションの未来
自己改善トークン化がオンラインショッピングをどう変えてるか発見してみよう。
Runjin Chen,
Mingxuan Ju,
Ngoc Bui
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ヒューマンコンピュータインタラクション
インテリジェントミックスリアリティシステム：君の新しい学びのパートナー
MixITSがリアルタイムサポートでスキル習得をどう変えてるか発見してみて！
Arthur Caetano,
Alejandro Aponte,
Misha Sra
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パフォーマンス
ソフトウェア設定の隠された秘密
ソフトウェアの設定がパフォーマンスや最適化にどう影響するかを発見しよう。
Mingyu Huang,
Peili Mao,
Ke Li
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情報検索
コンテンツ推薦におけるコールドスタート問題の克服
新しいアイテムがレコメンデーションシステムで目立つための革新的なソリューション。
Yuezihan Jiang,
Gaode Chen,
Wenhan Zhang
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コンピュータビジョンとパターン認識
MMFactory: ビジュアルタスクの解決策
誰でも使いやすいビジュアルタスク解決のためのフレームワーク。
Wan-Cyuan Fan,
Tanzila Rahman,
Leonid Sigal
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計算と言語
人間の好みにAIを合わせる
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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計算と言語
RAGONITEで会話型応答を革新する
RAGONITEは、SQLとテキスト検索を使って質問応答を改善し、わかりやすいインサイトを提供するよ。
Rishiraj Saha Roy,
Chris Hinze,
Joel Schlotthauer
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ヒューマンコンピュータインタラクション
動きの幻想：VRにおけるベクションの理解
ヴェクションがバーチャルリアリティ環境での体験にどう影響するかを探ってみよう。
Gaël Van der Lee,
Anatole Lécuyer,
Maxence Naud
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コンピュータビジョンとパターン認識
顔認識がもっと良い説明を必要とする理由
顔のアンチスプーフィング技術には、もっとわかりやすい説明とユーザーの信頼が必要だね。
Haoyuan Zhang,
Xiangyu Zhu,
Li Gao
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コンピュータビジョンとパターン認識
画像品質評価の革新
新しいアプローチが人間と機械の両方のために画像品質を予測する。
Qi Zhang,
Shanshe Wang,
Xinfeng Zhang
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機械学習
パーソナライズド知識グラフ: APEXの解放
APEXがユーザーの興味に合わせて知識をパーソナライズする方法を発見しよう。
Zihao Li,
Dongqi Fu,
Mengting Ai
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情報検索
グラフトランスフォーマーでレコメンデーションを革命的に変える
新しいモデルが複雑なユーザーとアイテムのつながりを捉えることで、オンラインおすすめを改善する。
Jiajia Chen,
Jiancan Wu,
Jiawei Chen
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機械学習
推薦の革命：新しいアプローチ
符号付き二部グラフにおけるユーザーの好みを理解するための賢い方法。
Gyeongmin Gu,
Minseo Jeon,
Hyun-Je Song
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計算と言語
ナレッジグラフを活用した簡単なデータ取得
CypherBenchが複雑な知識グラフから情報へのアクセスをどう簡単にするか学ぼう。
Yanlin Feng,
Simone Papicchio,
Sajjadur Rahman
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コンピュータビジョンとパターン認識
テクノロジーでファッションを変革する
画像編集が服の買い方をどう変えているか。
Qice Qin,
Yuki Hirakawa,
Ryotaro Shimizu
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計算と言語
チャットボットにおけるオートコンプリートの台頭
オートコンプリートがチャットボットとのやり取りを変えて、コミュニケーションを楽にしてるよ。
Shani Goren,
Oren Kalinsky,
Tomer Stav
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分散・並列・クラスターコンピューティング
KunServe: 言語モデルのゲームチェンジャー
KunServeが大規模言語モデルとのインタラクションをどのように改善し、メモリ管理を強化するかを発見しよう。
Rongxin Cheng,
Yifan Peng,
Yuxin Lai
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計算と言語
音声技術の新境地を切り開く
SpeechSSMが長文スピーチ生成をどう変えて、より良いインタラクションを生み出すかを発見しよう。
Se Jin Park,
Julian Salazar,
Aren Jansen
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機械学習
言語モデルの改善：新しいアライメントアプローチ
生成言語モデルの動作を革新して、安全でより便利な対話を実現する。
Ananth Balashankar,
Ziteng Sun,
Jonathan Berant
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暗号とセキュリティ
エンゴージョチャレンジ：言語モデルをぶっ壊す
Engorgioは言語モデルを悪用して、サービスの信頼性やパフォーマンスについての懸念を引き起こしてるよ。
Jianshuo Dong,
Ziyuan Zhang,
Qingjie Zhang
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ヒューマンコンピュータインタラクション
FaGeLに会おう: あなたのスマートファブリックコンパニオン
FaGeLは、スマートファブリック技術とAIのインタラクションでアシスタンスを再定義する。
Jia Liu,
Min Chen
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コンピュータビジョンとパターン認識
StyleAE: 画像操作を変える
StyleAEは誰でも簡単に画像編集や加工ができるよ。
Andrzej Bedychaj,
Jacek Tabor,
Marek Śmieja
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コンピュータビジョンとパターン認識
EraseAnything: 画像操作の新ツール
EraseAnythingは、ユーザーがAI生成画像から不要なアイデアを削除するのを手助けします。
Daiheng Gao,
Shilin Lu,
Shaw Walters
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計算と言語
LLM2: より賢いAIへの一歩
LLM2フレームワークは人間の推論を真似することで言語モデルを改善する。
Cheng Yang,
Chufan Shi,
Siheng Li
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機械学習
音声アシスタントの未来：AQA-K
AQA-Kで音声アシスタントがもっと賢くなって、知識を通じて応答が良くなってるよ。
Abhirama Subramanyam Penamakuri,
Kiran Chhatre,
Akshat Jain
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機械学習
スマートデバイスをさらに賢くする
効率的なテクニックがスマートデバイスのパフォーマンスや応答時間をどう向上させるかを学ぼう。
Korakit Seemakhupt,
Sihang Liu,
Samira Khan
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