255 papers
Dit paper introduceert 'Just-In-Time Objectives', een architectuur die door passieve observatie van gebruikersgedrag specifieke doelen afleidt om grote taalmodellen direct te specialiseren in het genereren van hoogwaardige, op maat gemaakte tools en antwoorden die significant beter presteren dan standaard LLM-chatbots.
Dit onderzoek presenteert augmented reality-indicatoren en fysieke aanpassingen om de mentale modellen van mensen over het gezichtsveld van robots te verbeteren, wat leidt tot hogere nauwkeurigheid en vertrouwen tijdens mens-robot samenwerkingstaken.
Dit artikel presenteert een geïntegreerde trajectplanningspipeline voor autonoom rijstrokenwisselen die dynamische risicovelden combineert met tijdvariabele convexe ruimtegeneratie en een iLQR-oplosser om veilige, efficiënte en comfortabele trajecten te garanderen in complexe verkeerssituaties.
Dit artikel introduceert XR-DT, een Extended Reality-gebaseerd Digital Twin-framework dat een hiërarchische architectuur combineert met een mensbewust Model Predictive Path Integral-besturingssysteem en een Transformer-model voor menselijke trajectvoorspelling, om veilige, efficiënte en interpreteerbare interactie tussen mobiele robots en mensen in gedeelde ruimtes te garanderen.
Uit een experiment met 737 deelnemers blijkt dat menselijke leiding essentieel is voor succesvolle 'vibe coding', omdat door AI gegenereerde instructies vaak tot prestatie-inzakken leiden, terwijl hybride teams het beste presteren wanneer mensen de instructies geven en AI de evaluatie uitvoert.
Dit artikel introduceert een provenance-bewust framework voor OCR-correctie in digitale humaniora dat de herkomst van tekstuele wijzigingen traceert om de reproduceerbaarheid te waarborgen en de impact van correcties op downstream-analyses en interpretaties inzichtelijk te maken.
Dit paper introduceert CLEO, een systeem dat mens-agent samenwerking verbetert door real-time interpretatie van gezamenlijke acties, en presenteert een beslismodel dat aangeeft wanneer designers delegatie, richting of concurrente samenwerking moeten kiezen.
Dit paper presenteert een overzicht van de voordelen van naadloos geïntegreerde 2D- en 3D-visualisaties in XR-ruimtes voor verbeterde data-analyse, ondersteund door drie casestudies.
Dit empirische onderzoek, gebaseerd op een kwalitatieve analyse van een chatbot-studie en interviews met experts, identificeert vier thema's rond menselijke autoriteit, iteratieve verfijning, operationele beperkingen en samenwerking om de ontwikkeling van Human-in-the-Loop AI-systemen te verbeteren.
Dit paper introduceert 'Companion', een artistiek systeem dat een tekenrobot en grote taalmodellen combineert om een interactieve, wederzijdse samenwerking tussen mens en machine te realiseren die visuele verhalen creëert met een unieke esthetische identiteit en professionele tentoonstellingskwaliteit.
Deze studie schetst een routekaart voor het integreren van biometrische technologieën in gepersonaliseerde augmentatieve en alternatieve communicatie (AAC), waarbij wordt geconcludeerd dat de huidige nauwkeurigheid van AI-technieken zoals gebaren- en gebarentaalherkenning nog niet voldoet aan de praktische eisen en aanbevelingen doet om deze kloof te dichten.
Dit paper introduceert een tweefasige methodologie waarbij co-ontwerpworkshops met niet-experts en expertvalidatie leiden tot een intuïtieve, gebruikersgerichte set van blikgebaren die de Midas Touch-problematiek aanpakt en een fundament vormt voor handenvrije interactie op oogvolgende apparaten.
Dit paper introduceert ARC, een ontwerpstudie die op basis van interviews met onderzoekers een geïntegreerd systeem ontwikkelt om de cognitieve last van systematische literatuuroverzichten te verminderen en onderzoekers door middel van transparante AI te ondersteunen bij strategische exploratie in plaats van administratief beheer.
Dit paper introduceert het International Tool Calling (ITC)-dataset, een grootschalig meerlinguïstisch benchmark met duizenden echte API's uit veertig landen, dat de prestaties van grote taalmodellen verbetert bij het gebruik van tools in realistische, internationale scenario's.
Deze scoping review schetst het landschap van draagbare en omgevingssensoren voor de dementiezorg en identificeert vijf mensgerichte implementatieprincipes om toekomstige systemen te ontwikkelen die autonomie bevorderen en zorgverleners ondersteunen in plaats van vervangen.
CoEditor++ is een trainingsvrij framework dat cognitieve redenering gebruikt om instructiegebaseerde beeldbewerking te verbeteren door het proces op te splitsen in 'wat' en 'hoe', waardoor het state-of-the-art presteert in zowel algemene als verantwoordelijke bewerkingstaken met een hoge visuele consistentie.
Dit artikel introduceert Aletheia, een browserextensie die LLM's en Retrieval-Augmented Generation gebruikt om nepnieuws te detecteren en transparante, bewijsgebaseerde uitleg te bieden, wat in experimenten en een gebruikersstudie met 250 deelnemers effectiever bleek dan bestaande oplossingen.
Dit artikel introduceert de RFM-HRI-dataset, een multimodaal corpus dat de reacties van gebruikers op verschillende soorten robotfouten en hun voorkeuren voor herstelstrategieën tijdens medische item-ophaaltaken documenteert, met als doel de ontwikkeling van veiligheidsgerichte foutdetectie- en herstelmethodes in mens-robotinteractie te ondersteunen.
Dit paper pleit voor een verschuiving van risicomijdende naar empowerende ontwerpprincipes voor generatieve AI in mentale crisisinterventies, zodat deze systemen gebruikers niet alleen afwijzen maar fungeren als een ondersteunende brug naar professionele hulp.
Deze studie toont aan dat morele oordelen van grote taalmodellen kwetsbaar zijn voor manipulatie door veranderingen in het perspectief en de vraagstelling, wat aantoont dat deze oordelen meer worden beïnvloed door de vorm van de presentatie dan door de morele inhoud zelf.