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O artigo apresenta a "animação notacional", um paradigma interativo que permite a animadores esboçar notações de alto nível sobre desenhos estáticos para gerar automaticamente quadros-chave de animação, utilizando um sistema que formaliza esses esboços, oferece controles de parâmetros e resolve ambiguidades por meio de um ciclo de feedback.
O artigo apresenta o MindfulAgents, um sistema multiagente baseado em modelos de linguagem que personaliza sessões de meditação mindfulness, demonstrando em estudos que essa abordagem aumenta significativamente o engajamento, a autoconsciência e a redução do estresse dos usuários.
Este relatório sintetiza evidências e consultas globais para estabelecer diretrizes de design não negociáveis que utilizam a antropomorfização de forma estratégica, garantindo que a IA conversacional proteja o bem-estar, a autonomia e o desenvolvimento de habilidades dos adolescentes.
O artigo apresenta o ADAS-TO, o primeiro grande conjunto de dados naturalístico multimodal focado em transições de ADAS para controle manual, contendo mais de 15 mil eventos de retomada que permitem uma caracterização empírica detalhada, incluindo a identificação de casos críticos de segurança e evidências de que sinais visuais acionáveis podem anteceder em até 3 segundos as intervenções humanas.
Este estudo analisa 377 vídeos do YouTube para mapear o conhecimento coletivo de criadores sobre estratégias de monetização de conteúdo gerado por IA, identificando dez casos de uso comuns e tensionamentos estruturais como alegações de renda não verificáveis e questões de autoria.
Este artigo apresenta um estudo de duas fases que identifica os requisitos dos usuários e oferece recomendações de design para soluções de retrofitting que complementam e superam as limitações dos sensores de cabines inteligentes integrados pelos fabricantes de automóveis.
O artigo apresenta o GuideTWSI, um novo conjunto de dados diversificado de imagens sintéticas e reais que supera as limitações geográficas e de viewpoint dos datasets existentes ao incluir tanto barras direcionais quanto domos truncados, visando melhorar a detecção e navegação segura de pessoas cegas e com baixa visão.
Este estudo propõe e valida um sistema de diálogo baseado em GPT-4 que facilita a criação de avaliações de usuários por meio de entrevistas, demonstrando que as avaliações geradas exigem menos edição e são consideradas mais úteis por leitores do que as escritas manualmente, apesar de desafios de fluência.
O artigo propõe o Multi-TAP, um modelo de recomendação cruzada que supera métodos existentes ao capturar a heterogeneidade intra-domínio através de personas semânticas adaptativas e transferir seletivamente conhecimento entre domínios, resultando em desempenho superior em conjuntos de dados reais.
O artigo apresenta o AutoUE, um sistema multiagente inovador que automatiza a geração integral de jogos 3D no Unreal Engine, integrando recuperação de modelos, criação de cenas, síntese de código e testes automatizados para superar desafios como alucinações de ferramentas e garantir a robustez do resultado final.
Este artigo propõe que o alinhamento de modelos de linguagem multimodais em contextos de desenvolvimento infantil deve ser tratado como um processo governado pela comunidade, envolvendo a colaboração entre famílias e profissionais para distribuir autoridade e responsabilidade na interpretação das interações.
O artigo apresenta o NarrativeLoom, um sistema de co-criação baseado na teoria de Variação Cega e Retenção Seletiva de Campbell que, ao empregar múltiplas personas de IA e seleção humana, demonstrou em um estudo controlado com 50 participantes melhorar significativamente a originalidade, diversidade e qualidade objetiva das histórias criadas, especialmente para usuários iniciantes.
Este artigo propõe três abordagens complementares para superar as limitações das ferramentas atuais na documentação de atividades criativas, que frequentemente perdem a estrutura de exploração não linear, a intenção representacional e os limites de interação, ao apresentar interfaces baseadas em nós para gestão de artefatos de IA generativa, um vocabulário de sinais visuais para autoria de visualizações e um modelo de programação que incorpora histórias semânticas diretamente no estado de interação.
Este estudo de métodos mistos realizado em uma universidade ganesa revela que os alunos preferem plataformas de mensagens instantâneas, como WhatsApp e Telegram, em vez de sistemas institucionais de gestão de aprendizagem, devido à sua conveniência, familiaridade e capacidade de interação em tempo real, destacando a necessidade de alinhar as estratégias digitais educacionais com os hábitos digitais dos estudantes.
Este estudo, baseado em dados de universidades de Gana e analisado via PLS-SEM, demonstra que normas subjetivas, dissuasão e mecanismos de envolvimento, especialmente o compartilhamento de conhecimento, moldam significativamente a atitude de funcionários contingentes em relação às políticas de segurança da informação, influenciando diretamente suas intenções de conformidade.
Este estudo demonstra que incorporar componentes interativos leves nas respostas de scaffolding geradas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) promove um maior engajamento e foco dos aprendizes, melhorando seus resultados de aprendizagem em comparação com a simples consumo passivo de conteúdo.
Este estudo demonstra que, em tarefas de verificação factual, a precisão e o enquadramento de certeza das justificativas de modelos de linguagem influenciam significativamente a confiança e a adoção de decisões pelos usuários, enquanto o formato de apresentação tem impacto menor, revelando que justificativas mal projetadas podem tanto apoiar quanto descalibrar a confiança.
O artigo apresenta o "Agora", uma plataforma baseada em IA que utiliza vozes humanas autênticas para ajudar os usuários a desenvolver habilidades de consenso e competência cívica, demonstrando em um estudo preliminar que o acesso a explicações detalhadas melhora a qualidade das deliberações e das declarações de consenso em comparação com a visualização apenas de distribuições agregadas de apoio.
O artigo apresenta o VRxBioRelax, um sistema de biofeedback em realidade virtual que utiliza dados de eletromiografia para promover o relaxamento muscular e demonstrou, através de testes pré-clínicos, uma latência de ponta a ponta média de 25,34 ms, mantendo-se significativamente abaixo dos limites de conforto e benchmarks clínicos.
Este estudo analisa como o sistema de dados HMIS, ao ser mandado pelo governo federal para coordenar serviços de combate à sem-teto nos EUA, atua simultaneamente como ferramenta de colaboração e instrumento de controle, facilitando a coordenação enquanto reproduz assimetrias de poder que limitam a participação equitativa e deslocam alguns atores para papéis focados em conformidade.