ユーザーエクスペリエンス に関する最新の記事

新しいアプローチがテキストと画像を使ってレコメンデーションシステムを強化してるよ。

DNOがユーザーの好みに合わせて画像生成をどう改善してるか見てみよう。

会話エージェントにおける長期記憶の影響を探る。

建築家やデザイナーにとっての没入型3Dスケッチの利点を探る。

新しい方法が言語モデルの出力のバイアスに対処しようとしている。

Preference Flow Matchingは、AIの出力をユーザーの好みに合わせる新しい方法を提供します。

ゲームやシミュレーションでの計画戦略を適応的なアプローチで改善すること。

研究は、事実性や情報源を通じてLLMの出力に対する信頼を高める方法を探っている。

新しい方法で3Dシーンの色を素早く正確に変更できるようになったよ。

新しい方法が、高度な言語モデルを使って検索エンジンのクエリ提案を改善するんだ。

この研究は、説明の特徴がAIを使った人間の意思決定にどう影響するかを調べてるよ。

新しい方法がテキストプロンプトからの画像生成の精度を向上させる。

研究者たちは、ユーザーのニーズをより良く理解するためにプログラム合成システムを強化している。

シミュレーションされたユーザーインタラクションを使ったレコメンダーシステムのための新しいトレーニングフレームワーク。

新しい方法が、ソーシャルコネクションをフィルタリングすることでユーザーの推薦を強化するよ。

AIエージェントのセキュリティ問題に対処して、安全なやり取りを実現する。

AIの正直さの葛藤とそれがユーザーの信頼に与える影響を調べる。

この記事では、レコメンデーションシステムにおける人気バイアスと、それに対してLLMがどのように役立つかを考察します。

VRのアンケートがどれくらい効果的なのか、フィードバック集めのために探ってるよ。

新しい方法がレコメンデーションシステムのコールドスタート問題に取り組んでるよ。

ユーザー特有の体験を向上させるための新しいアプローチ。

研究はAIの説明とユーザーの信頼の関係を調べてるんだ。

SlicerChatは、3D Slicerのユーザーをサポートするために、迅速で正確なサポートを提供することを目指してるよ。

テキスタイルのインタラクションを通じて、AIが人間のタッチ体験とどう調和するかを探る。

コンピューター制御エージェントの微調整によるタスクパフォーマンス向上に関する研究。

この研究は、AIが混乱を招く特徴を使って感情をどのように予測するかを調べてるよ。

インタラクティブなユーザー対話を通じて、より良い画像検索のためのPlugIRを紹介するよ。

Windexは、NextGセルラーネットワークで多様なユーザーのニーズに合わせてリソースの配分を最適化するよ。

AutoMLがどうやって多様なユーザーのニーズに応えるかを見てみよう。

CF-Diffは、より良いレコメンデーションのために協調フィルタリングと拡散モデルを組み合わせてるんだ。

新しいフレームワークが履歴が少ないユーザーへのおすすめを強化するよ。

不適切な提案を効率的に修正して、推薦システムを改善する新しいアプローチ。

ReNOはテキストからの画像生成を最適化して、質と効率を向上させるよ。

新しいウェブベースのUIは、非専門家でもロボットシステムを簡単に操作できるようにしてるよ。

Rec Roomのハラスメントについての洞察を得るためにユーザーレビューを分析中。

研究が、人々がロボットの話し方を理解する方法を改善する方法を明らかにした。

このツールは、混合コンテンツ入力のためのプロンプト作成と分析を簡単にするよ。

研究は、LLMが誤解を招く情報を扱う方法を改善しようとしている。

クッキーについて学んで、そのリスクやプライバシーを守る方法を知ろう。

ongoing trainingなしでパーソナライズされたおすすめの新しい方法を探求中。