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Este artículo presenta un enfoque de "objetivos just-in-time" que infiere y optimiza en tiempo real las metas específicas del usuario para transformar a los modelos de lenguaje en herramientas especializadas de alta calidad, superando significativamente a los LLMs estándar en tareas personalizadas.
Este estudio propone y evalúa cuatro indicadores de campo visual en realidad aumentada para corregir las percepciones erróneas humanas sobre la visión de los robots, demostrando que las indicaciones ancladas en el espacio de la tarea mejoran significativamente la precisión en la colaboración humano-robot.
Este artículo presenta un pipeline de planificación de trayectorias para cambios de carril autónomos que integra campos de riesgo dinámicos y espacios convexos variables en el tiempo dentro de un marco de optimización resuelto mediante iLQR, logrando trayectorias más seguras, eficientes y suaves que los métodos tradicionales en escenarios de tráfico complejos.
Este artículo presenta XR-DT, un marco de gemelo digital potenciado por realidad extendida que integra el modelo de control HA-MPPI y la predicción de trayectorias humanas ATLAS para lograr una planificación de movimiento segura, eficiente e interpretable en entornos compartidos entre humanos y robots.
Este estudio demuestra que, en el "código de vibración" colaborativo, la dirección humana es esencial para evitar el colapso del rendimiento y lograr los mejores resultados cuando se combina con la evaluación automatizada por IA.
Este artículo presenta un marco de procedencia para el reconocimiento óptico de caracteres en humanidades digitales que registra el linaje de las correcciones a nivel de fragmento, demostrando que rastrear estos cambios es esencial para mejorar la reproducibilidad, la crítica de fuentes y la interpretación consciente de la incertidumbre en el análisis de textos históricos.
Este artículo presenta CLEO, un sistema de colaboración creativa humano-agente que mejora la conciencia contextual al interpretar las acciones concurrentes de los usuarios en tiempo real, y propone un modelo de decisión basado en estudios empíricos que define cuándo delegar, dirigir o trabajar simultáneamente.
Este artículo presenta una visión general de los beneficios de integrar representaciones visuales interactivas bidimensionales y tridimensionales en espacios de realidad extendida (XR) para mejorar el análisis de datos, ilustrado mediante tres estudios de caso.
Este estudio empírico identifica cuatro temas clave sobre la gobernanza, la iteración, las restricciones operativas y la colaboración en el desarrollo de aplicaciones de IA con intervención humana, derivados del análisis de un diario retrospectivo y entrevistas con expertos, para orientar el diseño de marcos de trabajo efectivos.
El artículo presenta "Companion", un sistema artístico que integra un robot de dibujo con modelos de lenguaje grandes para fomentar una co-creación bidireccional mediante voz y bocetos, transformando al robot en un colaborador activo capaz de generar obras con identidad estética y mérito expositivo validado por expertos.
Este estudio presenta una hoja de ruta para integrar tecnologías biométricas en sistemas de comunicación aumentativa y alternativa (AAC) personalizados, identificando mediante casos de estudio que la precisión actual de la IA en el reconocimiento de gestos y lengua de señas es insuficiente para satisfacer las demandas prácticas y sociales, y proponiendo recomendaciones para cerrar esta brecha.
Este artículo presenta una metodología de dos fases que combina talleres de co-diseño con usuarios no expertos y la validación de expertos en interacción ocular para crear un conjunto de gestos de mirada intuitivos y fundamentados en principios de diseño que resuelven problemas como el "Toque de Midas".
Este estudio presenta ARC, una herramienta de diseño que integra bases de datos y utiliza IA transparente para reducir la carga cognitiva en las revisiones sistemáticas de literatura, permitiendo a los investigadores pasar de la gestión administrativa a la exploración estratégica y el juicio verificable.
Este artículo presenta el conjunto de datos International Tool Calling (ITC), un benchmark multilingüe y a gran escala con miles de APIs reales de diversos países diseñado para superar las limitaciones de los enfoques actuales y mejorar la capacidad de los modelos de lenguaje para interactuar con herramientas externas en escenarios globales y complejos.
Esta revisión de alcance mapea el panorama de las tecnologías de sensores portátiles y ambientales para el monitoreo de personas con demencia, identificando cinco principios clave de diseño centrado en el humano que priorizan la autonomía, la integración en flujos de trabajo, la privacidad y la equidad para guiar el desarrollo futuro de soluciones éticas y escalables.
CoEditor++ es un marco de edición de imágenes basado en instrucciones y libre de entrenamiento que, mediante un razonamiento cognitivo estructurado en dos etapas y un mecanismo de autoselección reflexiva, logra un rendimiento superior en consistencia visual y seguimiento de instrucciones en comparación con modelos de código abierto y cerrado.
El artículo presenta Aletheia, una extensión de navegador impulsada por modelos de lenguaje grandes y generación aumentada por recuperación que detecta noticias falsas con explicaciones basadas en evidencia, supera a los métodos actuales en rendimiento y demuestra su utilidad y transparencia en un estudio con 250 usuarios.
Este trabajo presenta el conjunto de datos multimodal RFM-HRI, que registra las reacciones verbales y no verbales de los usuarios ante fallos en robots de asistencia médica durante tareas de recuperación de objetos, analizando cómo estos incidentes afectan la confianza y las preferencias de recuperación para mejorar la seguridad en entornos críticos.
El artículo propone un cambio de paradigma en el diseño de la IA generativa para crisis de salud mental, pasando de la evitación de riesgos a la empoderamiento del usuario, para que los chatbots actúen como puentes de apoyo que desescalen situaciones críticas y conecten a las personas con servicios de atención fiables.
El estudio demuestra que los juicios morales de los modelos de lenguaje grandes son altamente frágiles y dependientes de la presentación, ya que cambian significativamente ante alteraciones en el punto de vista, las señales persuasivas y, sobre todo, en la estructura de la instrucción, lo que plantea graves preocupaciones sobre la equidad y la reproducibilidad de sus evaluaciones éticas.