Artigos mais recentes para Preferências do Usuário

Descubra como os tokens fora do vocabulário melhoram a precisão das recomendações.

Esse estudo apresenta uma abordagem centrada no usuário pra melhorar a colocação de rótulos em mapas.

Softmax-DPO introduz amostras negativas pra alinhar melhor as preferências dos usuários nas recomendações.

Um novo método melhora os sistemas de recomendação enquanto protege a privacidade dos usuários.

Este projeto foca em melhorar a interação do usuário com máquinas para a criação de álbuns de fotos.

Esse sistema resolve os desafios de ângulo nas buscas por imagens em esboço.

Uma nova abordagem ajusta modelos de difusão pra alinhar melhor com as preferências dos usuários.

PeaPOD oferece um jeito novo de fazer recomendações personalizadas usando prompts adaptativos.

O FLAIR ajuda pessoas com problemas de mobilidade a comer de forma mais independente e divertida.

Este artigo apresenta um novo método para avaliar dados focado nas preferências dos usuários.

Um novo método pra avaliar os valores diversos dos usuários em modelos de linguagem.

Um novo método melhora os sistemas de recomendação criando prompts personalizados para os usuários.

O PB-AA-CBR junta as preferências dos usuários com raciocínio baseado em casos pra fazer decisões personalizadas.

Um modelo de grafo dual melhora a busca de vídeos em compras online.

Um método novo pra otimizar o comportamento de carregamento de EV usando simulações avançadas.

Recomendações melhores através de diálogo e gráficos de conhecimento.

Analisando como a seleção de características impacta a confiança do usuário em sistemas de IA.

Um novo sistema melhora o apoio emocional online com sugestões de conteúdo personalizadas.

Este artigo apresenta uma nova estrutura para melhorar sistemas de recomendação usando LLMs.

Aprenda como as empresas aumentam as vendas com recomendações de pacotes eficazes.

Enfrentando os desafios de classificar conteúdo de mídia diverso de forma eficaz.

Uma nova abordagem pra personalizar sistemas de IA com base nas preferências de cada usuário.

Uma nova abordagem pra juntar modelos de machine learning com base nas preferências dos usuários pra ter resultados melhores.

Novo método PRS melhora modelos de linguagem ao focar nas preferências dos usuários.

MRSE melhora as compras online ao integrar dados de texto e imagem pra resultados de busca melhores.

Um estudo sobre como melhorar as recomendações de navegação para uma experiência de direção urbana melhor.

MARS melhora as sugestões de itens focando nas preferências detalhadas dos usuários.

Nova abordagem usa aprendizado federado pra otimizar decisões de descarregamento de tarefas móveis.

Uma nova maneira de personalizar escolhas com base nas preferências de cada um.

Este guia fala sobre como melhorar as recomendações de música focando nas preferências pessoais dos usuários.

Um novo método melhora a experiência do usuário em sistemas de recomendação através da colaboração móvel-nuvem.

Este estudo foca em melhorar as recomendações de música usando tanto o feedback positivo quanto o negativo dos usuários.

Este estudo tem o objetivo de melhorar os modelos de geração de imagem, reduzindo características anormais.

Melhorando os modelos de linguagem pra gerar respostas faladas melhores pra assistentes de voz.

Esse estudo mostra como os tempos de resposta podem melhorar a compreensão das preferências dos usuários.

Analisando como os sistemas de recomendação mudam as preferências dos usuários ao longo do tempo.

Este artigo fala sobre como melhorar os sistemas de recomendação de notícias sem deixar de lado os valores do jornalismo.

Explorando o impacto dos menus corporais pra melhorar as experiências em VR.

Esse método personaliza sistemas ao integrar as preferências dos usuários por meio da fusão dinâmica de políticas.

Esse framework melhora os modelos de linguagem aprendendo as preferências individuais dos usuários de forma eficaz.