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Este artigo apresenta uma abordagem de "objetivos just-in-time" que infere e otimiza automaticamente as intenções do usuário em tempo real, permitindo que modelos de linguagem generem ferramentas e respostas especializadas que superam significativamente os resultados padrão de LLMs.
Este estudo propõe e avalia quatro indicadores de campo de visão em realidade aumentada para alinhar o modelo mental humano sobre as capacidades visuais dos robôs, demonstrando que indicadores alocêntricos no espaço da tarefa e indicadores egocêntricos nos olhos do robô melhoram a precisão na colaboração humano-robô sem aumentar a carga cognitiva.
Este artigo apresenta um novo pipeline de planejamento de trajetória para mudanças de faixa autônomas que integra campos de risco dinâmicos e espaços convexos variáveis no tempo em um framework de otimização unificado, demonstrando superioridade em segurança, eficiência e conforto em comparação com métodos tradicionais.
Este artigo apresenta o XR-DT, um quadro de Gêmeo Digital aprimorado por Realidade Estendida que integra um controlador de planejamento de trajetória HA-MPPI com um modelo de previsão humana baseado em Transformer (ATLAS) para garantir navegação segura, eficiente e interpretável de robôs móveis em ambientes compartilhados com humanos.
Este estudo demonstra que, em ambientes de "vibe coding" colaborativo, a liderança humana na definição de instruções de alto nível é essencial para evitar falhas de desempenho e maximizar a produtividade, especialmente quando combinada com a avaliação delegada à IA.
Este artigo apresenta um framework consciente de proveniência para corpora de humanidades digitais que registra o histórico de correções de OCR ao nível de trechos, demonstrando como rastrear essas transformações melhora a reprodutibilidade, a crítica de fontes e a interpretação consciente da incerteza nas tarefas de processamento de linguagem natural.
Este artigo apresenta o sistema CLEO e um modelo de decisão que permitem a agentes de IA interpretar ações humanas em tempo real em artefatos compartilhados, facilitando a colaboração co-criativa dinâmica ao distinguir entre feedback e trabalho independente.
Este artigo apresenta uma visão geral dos benefícios da integração de representações visuais interativas bidimensionais e tridimensionais em espaços de Realidade Estendida (XR) para melhorar a análise de dados complexos, ilustrada por três estudos de caso.
Este estudo empírico identifica quatro temas centrais — Governança de IA e Autoridade Humana, Refinamento Iterativo com Humano no Loop, Ciclo de Vida do Sistema e Restrições Operacionais, e Colaboração e Coordenação entre Humano e IA — por meio de uma análise qualitativa de um chatbot de suporte ao cliente e entrevistas com especialistas, visando orientar a estruturação de papéis e mecanismos de feedback no desenvolvimento de aplicações de IA.
O artigo apresenta o "Companion", um sistema artístico que integra um robô de desenho com modelos de linguagem grandes para facilitar uma colaboração criativa bidirecional por meio de fala e esboços, transformando o robô de um executor passivo em um parceiro co-criativo capaz de gerar obras com identidade estética distinta e mérito de exposição profissional.
Este estudo mapeia a integração de tecnologias biométricas em sistemas de Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) personalizados, identificando lacunas entre a demanda prática e a precisão atual da IA em tarefas como reconhecimento de gestos e língua de sinais, e propondo diretrizes para superá-las.
Este artigo apresenta uma metodologia de duas fases que combina workshops de co-design com usuários leigos e a revisão de especialistas para criar um conjunto de gestos oculares intuitivo e validado, fundamentado em metáforas familiares e princípios ergonômicos para interfaces mãos-livres em dispositivos móveis.
Este estudo apresenta o ARC, uma ferramenta de pesquisa que, ao integrar múltiplas bases de dados e oferecer IA transparente para triagem, reduz a carga cognitiva dos pesquisadores e transforma o processo de Revisões Sistemáticas da Literatura de uma tarefa administrativa em uma exploração estratégica e verificável.
Este artigo apresenta o International Tool Calling (ITC), um benchmark multilíngue e de grande escala com milhares de APIs reais e tarefas de chamadas de ferramentas de diversos países, projetado para superar as limitações de diversidade e realismo dos conjuntos de dados existentes e melhorar o desempenho e a generalização de modelos de linguagem em cenários globais complexos.
Esta revisão de escopo mapeia tecnologias de sensoriamento vestíveis e ambientais para o monitoramento de pessoas com demência, propondo cinco princípios de implementação centrados no ser humano que priorizam o design colaborativo, a personalização, a integração com fluxos de trabalho, a privacidade e soluções éticas e escaláveis.
O CoEditor++ é um framework de edição de imagens baseada em instruções, livre de treinamento e estruturado cognitivamente, que supera os modelos existentes em consistência visual e raciocínio semântico ao decompor a tarefa em etapas de "o que" e "como" editar, alcançando desempenho de ponta em benchmarks gerais e de conformidade.
O artigo apresenta o Aletheia, uma extensão de navegador inovadora que utiliza Grandes Modelos de Linguagem e Geração Aumentada por Recuperação para detectar notícias falsas com explicações baseadas em evidências, incluindo funcionalidades interativas que demonstraram superioridade em desempenho e usabilidade em comparação com soluções existentes.
Este artigo apresenta o conjunto de dados multimodal RFM-HRI, que registra as reações verbais e não verbais de usuários e suas preferências de recuperação diante de falhas em robôs médicos durante tarefas de recuperação de itens, fornecendo uma base fundamental para o desenvolvimento de métodos de detecção e recuperação de falhas em interações humano-robô.
O artigo propõe a substituição das atuais estratégias de evasão de risco em chatbots de IA generativa por princípios de design focados no empoderamento do usuário, visando transformar essas ferramentas em pontes de apoio eficazes que desescalam crises de saúde mental e conectam os indivíduos a cuidados mais confiáveis.
Este estudo demonstra que os julgamentos morais de modelos de linguagem grandes são altamente instáveis e manipuláveis, dependendo mais da estrutura narrativa, da perspectiva e do protocolo de avaliação do que da substância moral dos dilemas, o que levanta sérias preocupações sobre reprodutibilidade e equidade.