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The Sense of Misinformation Can Harm Local Community: A Case Study of Community Conflict

Este artículo introduce el concepto de "sensación de desinformación" —la percepción errónea de que la información de otros es falsa cuando no lo es— y, mediante un estudio de caso sobre un conflicto comunitario por una propuesta de casino, analiza cómo este fenómeno, impulsado por la mala coordinación y la comunicación, erosiona la confianza y la democracia local, proponiendo distinciones conceptuales y enfoques de diseño para mitigarlo.

Jiyoon Kim, Jie Cai, Srishti Gupta, John M. CarrollTue, 10 Ma💻 cs

From Daily Song to Daily Self: Supporting Reflective Songwriting of Deaf and Hard-of-Hearing Individuals through Generative Music AI

Este trabajo presenta SoulNote, un sistema de IA generativa diseñado mediante investigación centrada en el usuario para facilitar la escritura de canciones iterativa como práctica de journaling musical que fomenta el crecimiento emocional, la autorreflexión y el autocuidado en personas sordas o con dificultades auditivas a lo largo de múltiples sesiones.

Youjin Choi, Jinyoung Yoo, Jaeyoung Moon, Yoonjae Kim, Eun Young Lee, Jennifer G. Kim, Jin-Hyuk HongTue, 10 Ma💻 cs

WeldAR: Augmenting Live Hands-On Training with In-Situ Guidance for Novice Learners

El artículo presenta WeldAR, un sistema de Realidad Aumentada que mejora el rendimiento de los principiantes en soldadura al ofrecer instrucciones in situ en tiempo real, demostrando mediante un estudio empírico que esta tecnología supera a la instrucción por video al optimizar la velocidad de desplazamiento y el ángulo de trabajo.

Chuhan (Franklin), Xu (Carnegie Mellon University), Lia Sparingga Purnamasari (Carnegie Mellon University), Zhenfang Chen (Carnegie Mellon University), Daragh Byrne (Carnegie Mellon University), Dina El-Zanfaly (Carnegie Mellon University)Tue, 10 Ma💻 cs

Designing a Generative AI-Assisted Music Psychotherapy Tool for Deaf and Hard-of-Hearing Individuals

Este estudio presenta una herramienta de musicoterapia asistida por IA generativa, co-diseñada con terapeutas, que permite a personas sordas o con dificultades auditivas expresar y comprender sus emociones mediante la escritura colaborativa de canciones con agentes conversacionales, superando así las barreras de los enfoques tradicionales centrados en el sonido.

Youjin Choi, Jaeyoung Moon, Jinyoung Yoo, Jennifer G. Kim, Jin-Hyuk HongTue, 10 Ma💻 cs

Extend Your Horizon: A Device-Agnostic Surgical Tool Tracking Framework with Multi-View Optimization for Augmented Reality

Este artículo presenta un marco de seguimiento de instrumentos quirúrgicos independiente del dispositivo que fusiona múltiples modalidades de detección en un grafo de escena dinámico para mantener la precisión y la visualización de realidad aumentada incluso en entornos de quirófano con frecuentes oclusiones.

Jiaming Zhang, Mingxu Liu, Hongchao Shu, Ruixing Liang, Yihao Liu, Ojas Taskar, Amir Kheradmand, Mehran Armand, Alejandro Martin-GomezTue, 10 Ma💻 cs

Alignment--Process--Outcome: Rethinking How AIs and Humans Collaborate

Este artículo propone un marco unificado que, mediante las lentes de la tarea y la intención, reinterpreta la colaboración entre humanos e IA como una dinámica compleja donde la alineación, el proceso y el resultado no guardan una relación lineal simple, sino que interactúan de formas estructurales diversas en distintos contextos de interacción.

Haichang Li, Anjun Zhu, Arpit NarechaniaTue, 10 Ma💻 cs

Rendering Forces With a Modular Cable System, Motors, and Brakes

Este artículo presenta el diseño, la estrategia de renderizado de fuerzas y la evaluación de una nueva interfaz háptica reconfigurable que utiliza un sistema modular de cables con actuadores híbridos de motor y freno para generar fuerzas activas suaves hasta 6 N y fuerzas de colisión pasivas de hasta 186 N en múltiples grados de libertad.

Jan Ulrich Bartels, Alexander Achberger, Katherine J. Kuchenbecker, Michael SedlmairTue, 10 Ma💻 cs

CinemaWorld: Generative Augmented Reality with LLMs and 3D Scene Generation for Movie Augmentation

CinemaWorld es un sistema de realidad aumentada generativa que utiliza modelos de lenguaje grandes y creación de contenido 3D para transformar las escenas de películas 2D en experiencias inmersivas sincronizadas con el entorno físico del usuario en Meta Quest 3, mejorando así la experiencia cinematográfica según lo validado en estudios técnicos y de usuarios.

Keiichi Ihara, DaeHo Lee, Manato Abe, Hye-Young Jo, Ryo SuzukiTue, 10 Ma💻 cs

MRDrive: An Open Source Mixed Reality Driving Simulator for Automotive User Research

El artículo presenta MRDrive, un simulador de conducción de realidad mixta de código abierto que combina una cabina de vehículo real con un entorno virtual para facilitar la investigación en interacción humano-computadora, ofreciendo un equilibrio entre validez ecológica y control experimental.

Patrick Ebel, Michał Patryk Miazga, Martin Lorenz, Timur Getselev, Pavlo Bazilinskyy, Celine ConzenTue, 10 Ma💻 cs

The AI Amplifier Effect: Defining Human-AI Intimacy and Romantic Relationships with Conversational AI

Este artículo define la intimidad humano-IA a través de entrevistas con usuarios de compañeros románticos virtuales, introduciendo el "Efecto Amplificador de la IA" que intensifica las emociones existentes y aboga por un diseño que equilibre la autonomía del usuario con su bienestar.

Ching Christie Pang, Yi Gao, Xuetong Wang, Pan HuiTue, 10 Ma💻 cs

''I don't want to break it'': An Exploration of Perceived Fragility in Shape-Changing Interfaces

Mediante dos estudios cualitativos y experimentales, este trabajo identifica los factores que influyen en la percepción de fragilidad de las interfaces que cambian de forma y propone un marco para mejorar su robustez percibida y guiar su desarrollo futuro.

Eva Mackamul (IIHM), Tom Maillard (IIHM), Noé Marceaul (IIHM), Yelli Coulibaly (IIHM), Julien Pansiot (SED [Grenoble]), Laurence Boissieux (SED [Grenoble]), Dominique Vaufreydaz (LIG, M-PSI), Anne Roudaut (IIHM), Céline Coutrix (IIHM)Tue, 10 Ma💻 cs

Toward Governing Perception in Safety-Critical Mediated Reality on the Move

Este artículo de posición argumenta que la Realidad Mediada en entornos móviles y críticos para la seguridad debe ser gobernable, permitiendo a los usuarios configurar, inspeccionar y comprender las alteraciones perceptuales para mantener la conciencia situacional y la confianza sin comprometer la seguridad.

Pascal JansenTue, 10 Ma💻 cs

The Differential Effects of Agreeableness and Extraversion on Older Adults' Perceptions of Conversational AI Explanations in Assistive Settings

Este estudio revela que la amabilidad y la extraversión en asistentes de voz con IA influyen significativamente en la percepción de empatía y agrado por parte de adultos mayores, sin afectar su percepción de inteligencia, destacando además la importancia de la congruencia de personalidad y del contexto de emergencia para optimizar la adopción de estas tecnologías.

Niharika Mathur, Hasibur Rahman, Smit DesaiTue, 10 Ma💻 cs

Re-evaluating Position and Velocity Decoding for Hand Pose Estimation with Surface Electromyography

Este trabajo revisa y refuta la conclusión previa del benchmark emg2pose al demostrar que, mediante un ajuste adecuado de hiperparámetros y un entrenamiento multi-tarea, la decodificación de posición supera a la de velocidad en la estimación de la pose de la mano a partir de sEMG, estableciendo un nuevo estado del arte en modelos compatibles con transmisión en tiempo real.

Nima Hadidi, Johannes Lee, Ebrahim Feghhi, Michael Yuan, Jonathan C. KaoTue, 10 Ma💻 cs

Why Learn What Physics Already Knows? Realizing Agile mmWave-based Human Pose Estimation via Physics-Guided Preprocessing

Este artículo presenta un método de estimación de pose humana basado en ondas milimétricas que, al aprovechar principios físicos para el preprocesamiento de datos en lugar de depender de módulos puramente impulsados por datos, logra una mayor eficiencia computacional y precisión, permitiendo su implementación en tiempo real en dispositivos de bajo costo como Raspberry Pi.

Shuntian Zheng, Jiaqi Li, Minzhe Ni, Xiaoman Lu, Yu GuanTue, 10 Ma💻 cs

Do Models See in Line with Human Vision? Probing the Correspondence Between LVLM Representations and EEG Signals

Este estudio demuestra que los Grandes Modelos de Lenguaje y Visión (LVLM) aprenden representaciones visuales alineadas con la cognición humana, estableciendo la correspondencia con señales EEG como una métrica biológica fundamental para evaluar y mejorar estos modelos.

Xin Xiao, Yang Lei, Haoyang Zeng, Xiao Sun, Xinyi Jiang, Yu Tian, Hao Wu, Kaiwen Wei, Jiang ZhongTue, 10 Ma💻 cs

Agentic Neurosymbolic Collaboration for Mathematical Discovery: A Case Study in Combinatorial Design

Este artículo presenta un estudio de caso sobre la colaboración neurosimbólica entre una IA, herramientas de cómputo simbólico y humanos que logró descubrir y verificar formalmente en Lean 4 un nuevo límite inferior ajustado para el desequilibrio de cuadrados latinos en el caso $n \equiv 1 \pmod{3}$ , demostrando la capacidad de estos sistemas para realizar descubrimientos genuinos en matemáticas puras.

Hai Xia, Carla P. Gomes, Bart Selman, Stefan SzeiderTue, 10 Ma🔢 math

Sandpiper: Orchestrated AI-Annotation for Educational Discourse at Scale

El artículo presenta Sandpiper, un sistema de iniciativa mixta que combina dashboards interactivos con motores de modelos de lenguaje grandes para escalar el análisis cualitativo de discursos educativos digitales, garantizando al mismo tiempo la privacidad de los datos, la precisión metodológica y la fiabilidad mediante la eliminación de alucinaciones y la validación continua frente a etiquetas humanas.

Daryl Hedley, Doug Pietrzak, Jorge Dias, Ian Burden, Bakhtawar Ahtisham, Zhuqian Zhou, Kirk Vanacore, Josh Marland, Rachel Slama, Justin Reich, Kenneth Koedinger, René KizilcecTue, 10 Ma💬 cs.CL

Human-Aware Robot Behaviour in Self-Driving Labs

Este estudio presenta un método de percepción impulsado por IA con un modelo jerárquico de predicción de intenciones humanas que permite a los robots móviles en laboratorios autónomos anticipar las acciones de los investigadores para facilitar interacciones proactivas y mejorar la eficiencia en entornos compartidos.

Satheeshkumar Veeramani, Anna Kisil, Abigail Bentley, Hatem Fakhruldeen, Gabriella Pizzuto, Andrew I. CooperTue, 10 Ma💻 cs

IronEngine: Towards General AI Assistant

El artículo presenta IronEngine, una plataforma de asistente de IA general que integra una arquitectura unificada de orquestación, gestión adaptativa de modelos y ejecución de herramientas para lograr una alta tasa de completitud en tareas heterogéneas mediante un pipeline de tres fases que separa la planificación de la ejecución.

Xi MoTue, 10 Ma🤖 cs.LG

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