ユーザーインタラクション に関する最新の記事

PMixEDは、大規模言語モデルのパフォーマンスを犠牲にせずにプライバシーを向上させる。

新しい方法で、言語モデルがより良い質問をして、明確な回答を引き出せることがわかった。

研究によると、複数のクエリがシステムを改善して、より良い情報検索ができるようになるんだ。

SPHINX-Vは、ユーザーとのやり取りを通じてAIが画像を解釈する能力を向上させるんだ。

新しい方法でアバターのスピーチが自然な動きや表情で強化される。

バーチャルスペースでの重さをシミュレートするための触覚的手法を調査中。

ULTR技術が検索ランキング改善にどれくらい効果的かの研究。

生成システムにおける説明可能なAIの必要性を探る。

ユーザーの注目にどう視覚化が応えるかを探る。

専門家の概念を使ってAIモデルの説明を簡略化する新しい方法。

日常のシーンで重要な情報を革新的なシステムでユーザーに繋げる。

言語モデルの過度に慎重な行動を減らすための戦略。

AIの対話での矛盾を解消して、コミュニケーションを良くしよう。

言語モデルがユーザーにどう反応するかの公平性と倫理を調査中。

このシステムは、リアルなAndroidアプリで自律エージェントをテストするためのスケーラブルな環境を提供するよ。

FocSAMは、インタラクティブセグメンテーションを安定性と精度を向上させて強化するよ。

大規模言語モデルがマルチメディア生成を通じて創造性をどう高めるかを探ってみよう。

新しい方法が言語モデルを使って表情認識を改善する。

MOFA-Videoが静止画像を魅力的なアニメーションに変える方法を学ぼう。

ユーザーの会話を通じて複数のエージェントが画像を作成するツール。

不確実性のタイプとそれが言語モデルにおいてどれだけ重要かを見てみよう。

言語モデルにおける自己修正プロセスとその影響を探る。

LLplaceは自然言語入力を使って3Dレイアウトデザインを簡単にするよ。

言語モデルのファインチューニングにおけるリスクと安全対策を検討中。

この研究は、ジェスチャーがバーチャルエージェントからの学習にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

RePromptを使って、最適化されたプロンプトで言語モデルのパフォーマンスを向上させよう！

ユーザーの特性は、言語モデルの反応や安全性に影響を与えるんだよ。

実際のタスクで言語モデルが文化的なヒントをどう扱うか評価する。

新しいモデルは、広範なラベリングなしでテキスト予測の明確な洞察を提供するよ。

大規模ビジョン・ランゲージモデルでのユーザーエンゲージメントを積極的なコミュニケーションで高める。

TraceNetは、ユーザーフレンドリーで効率的なプロセスを使ってモバイル画像セグメンテーションを改善する。

Crepeは研究者がモバイル画面データを簡単に収集できるようにする。

実用的なアプリに向けてLLMを強化する方法を探ってる。

XRアプリでのユーザーの動きがワイヤレス接続にどう影響するかを調べてる。

言語モデルにおける安全対策の重要性について学ぼう。

言語モデルとのやり取りの安全性を高めるツールを紹介します。

ユーザーとのやり取りで積極的に学ぶチャットボットを開発中。

新しい方法がユーザープロンプトを改善して、安全で効果的な言語モデルの出力を実現するよ。

TTMモデルが音楽制作やユーザー体験に与える影響を探る。

言語モデルにおけるテキスト予測とユーザー主導のアクションの間のトレードオフを調べる。