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Melhorando sistemas de diálogo falado através de correção de erros e técnicas de processamento eficientes.

Um novo método ajuda robôs a aprender imitando a atenção humana.

Um novo modelo melhora a precisão na estimativa de poses humanas a partir de dados de vídeo.

Este estudo apresenta um novo método para medir o desempenho de toques táteis em telas.

Um estudo sobre como as emoções surgem em diálogos sobre imagens.

Novos sistemas melhoram a identificação de falantes usando dados de áudio e visuais.

Um novo método pra melhorar sistemas de recompensa em aprendizado por reforço usando input do usuário.

Um novo método para aprender políticas de diálogo melhora as respostas nas conversas.

Um novo método pra avaliar melhor propostas de objetos em tarefas de visão e linguagem.

Esse artigo analisa um novo padrão pra avaliar a compreensão emocional em modelos de IA.

A pesquisa desenvolve um modelo pra medir com precisão o engajamento em conversas.

Um novo modelo melhora a detecção de ações em vídeo através de atributos e relacionamentos de objetos.

Explorando o papel do RLAIF em melhorar o treinamento de modelos de linguagem.

A pesquisa foca em melhorar a comunicação entre humanos e enxames de robôs.

Novos métodos melhoram a qualidade da fala sintetizada usando aprendizado auto-supervisionado.

HERON simplifica o design de recompensas, aumentando a eficiência e a flexibilidade do aprendizado por reforço.

A DaTrans quer melhorar os sistemas de diálogo juntando modelos de linguagem pré-treinados.

Novos métodos melhoram a forma como as máquinas entendem as interações dos objetos.

Uma nova estrutura melhora a detecção fora da distribuição na análise de séries temporais.

Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas delicadas imitando habilidades humanas.

Novos métodos melhoram a compreensão dos comportamentos de agentes artificiais através da síntese de programas.

Pesquisas mostram que agentes artificiais conseguem entender e agir em tarefas de linguagem de forma eficaz.

Este trabalho avalia quão bem os VLMs raciocinam com base no conteúdo visual.

Os robôs conseguem aprender melhor interagindo com humanos usando a linguagem do dia a dia.

Um novo método melhora a detecção de emoções na fala usando só áudio.

Um estudo sobre como separar a identidade do falante dos sinais de fala pra melhorar o processamento.

Este artigo fala sobre como os robôs podem conquistar confiança se adaptando às preferências humanas.

Pesquisadores melhoram as respostas emocionais de agentes digitais com modelos de linguagem.

Novo método melhora a detecção de ações entre humanos e objetos sem precisar de muita rotulagem.

Novos métodos melhoram como os robôs imitam movimentos humanos, facilitando a interação.

Um novo framework melhora o reconhecimento de ações ao separar pistas espaciais e temporais.

Uma nova abordagem pra capturar interações mão-objeto em 3D usando clipes de vídeo curtos.

Nova abordagem automatiza o design de função de recompensa para aprendizado por reforço profundo em robôs.

O modelo JOADAA melhora a antecipação de ações e a detecção online em cenários em tempo real.

Analisando o papel do contexto na interpretação de tarefas linguísticas.

Um novo método cria gestos realistas a partir de áudio de fala bruto.

LInKs melhora a estimativa de pose 3D a partir de dados 2D, mesmo com obstruções.

A TransNet oferece uma solução eficiente pra reconhecer ações humanas em dados de vídeo.

Um novo framework melhora as interações entre humanos e objetos através de comandos de linguagem simples.

Um novo método melhora o desempenho de modelos de visão e linguagem no processamento de dados complexos.