Toward Real-Time Mirrors Intelligence: System-Level Latency and Computation Evaluation in Internet of Mirrors (IoM)
本文通过构建首个物理物联网镜子(IoM)测试床,在真实网络环境下评估了四种计算部署策略,揭示了不同层级节点间计算卸载在降低延迟与增加网络开销之间的权衡关系,并指出最优策略需根据网络条件、节点距离及并发负载动态调整。
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本文通过构建首个物理物联网镜子(IoM)测试床,在真实网络环境下评估了四种计算部署策略,揭示了不同层级节点间计算卸载在降低延迟与增加网络开销之间的权衡关系,并指出最优策略需根据网络条件、节点距离及并发负载动态调整。
本文针对移动智能体在线强化学习中的泛化难题,提出了包含三种挑战模式的基准测试"AndroidWorld-Generalization"及一套集成 GRPO 算法的开源训练系统,实验表明该方法虽能显著提升模型在未见任务实例上的零样本泛化能力,但在未见模板和应用上的泛化效果仍有限,并初步验证了测试时少样本适应的潜力。
本文介绍了 GeoVisA11y,这是一个基于大语言模型的问答系统,旨在通过自然语言交互使地理可视化对屏幕阅读器用户可访问,并通过用户研究验证了其有效性及不同用户群体的交互差异。
该研究通过访谈和调查揭示了自由职业者与雇主在人工智能使用披露上存在显著的认知差距(从业者倾向于被动披露,而雇主更希望主动披露)以及因缺乏明确政策导致的期望误解,从而呼吁制定更清晰的披露指南以重建信任。
本文针对双基无线传感中时钟异步导致的相位偏移问题,提出了一种利用信道响应幅度从失真的跨天线信道比率中恢复理想信道特征的鲁棒框架,从而在 Wi-Fi 和 LoRa 实验中实现了亚波长级的高精度位移感知。
本文提出了 MIRO 框架,通过结合分布式 PM 传感器与基于生成对抗网络(GAN)进行视角自适应的多雷达毫米波重识别系统,在无需视觉数据且保护隐私的前提下,实现了对工业露天作业环境中工人身份连续追踪及特定个体粉尘暴露量的精准评估。
该论文提出了名为 AiRWeb 的增强现实网页浏览系统,它利用网页结构特性让用户将手机屏幕上的任意内容无缝扩展至周围物理空间中进行个性化布局与操作,并通过原型验证了其可用性与可学习性,同时也揭示了激活“扩展模式”等设计挑战。
该论文提出了一种将 AI 创意工具产生的低级别系统日志转化为高级别结构化行为工作流的方法,旨在通过抽象关键行为令牌来解析用户创意意图,从而为能够理解工作流程并辅助决策的“过程感知智能体”奠定基础。
该论文指出,基于固定嵌入相似度的方法在分析跨领域 AI 设计工具的创意过程时存在局限,可能无法识别表面语言相似但实质发生创意转向的动态,并提出了语义对齐、多模态轨迹表示及代理系统评估三大挑战,建议利用大语言模型进行上下文感知干预以解决这一问题。
本文提出了一种基于原点中心图(OCG)的任务断点生成方法,能够自动将虚拟现实中的目标导向活动记录分割为任务单元,从而支持根据用户熟练度和进度进行自适应播放。
该论文介绍了专为英国穆斯林女性设计的文化敏感型代理 AI 应用"YAQIN",通过结合伊斯兰心理学与用户共创方法,利用基于检索增强生成的聊天机器人和引导式日记功能,有效填补了现有心理健康服务在文化适配性上的空白,从而提升了该群体的信任度与参与度。
该研究通过在双臂老虎机任务中测试大语言模型,发现其在不同奖励条件下均表现出将位置偏好放大为僵化决策策略的鲁棒性偏差,且这种由低学习率和高逆温度导致的过度利用行为难以通过常规解码参数调整消除,进而揭示了这些偏差可能深刻影响人机协作的潜在机制。
该论文通过对 2011 至 2025 年间 90 篇社会无障碍研究文献的建构主义扎根理论分析,提出了包含“人工制品、生态系统、认识论”三个实践场域及相应立场的“三实践框架”,旨在揭示当前研究碎片化问题并推动残疾人的真实经验、物质实践与理论认知之间形成良性循环,从而真正改善无障碍生态系统。
该论文基于对 90 篇文献及三大理论视角的分析,指出当前辅助技术过度追求“独立”而忽视了残障人士对“相互依存”的偏好,进而提出以“关系主权”(即选择独立或依存的权力)替代“自主性”作为新的设计目标,并构建了相应的矩阵与四项干预措施以指导面向正义的辅助技术设计。
该论文提出将人机机器人交互重新框架为“支架”模式,即通过 AI 作为中介,让人类在创意、教育和公共环境中以“执行导演”的身份持续主导并塑造机器人行为,从而超越传统的效率导向,实现人类创造力与机器人执行力的深度协作。
该论文通过对 40 个主流社交媒体平台的调研,发现多数平台仅侧重于对违规 AI 生成内容的监管及披露,而较少涉及所有权与变现等深层问题,因此呼吁利益相关者制定更全面、前瞻的治理框架并加强用户教育。
该论文通过引入 AWARE 评估框架,系统分析了盲人和视障用户在使用屏幕阅读器进行双因素及无密码认证时面临的安全与无障碍挑战,揭示了现有方案在多种场景下均存在易受钓鱼、疲劳等攻击的脆弱性,并为设计者提供了一种在用户测试前早期识别问题的工具。
该论文提出了一种双模态人机联合规划系统,通过结合基于大语言模型的主动消歧机制与基于时空线索的意图推断模块,有效解决了开放环境中任务知识缺失与人类意图隐含带来的双重不确定性,显著降低了交互成本并提升了任务执行效率。
该论文主张将教育中的 AI 滥用问题从“检测难题”重新定义为“测量难题”,并提出以“学习可见性框架”为核心,通过明确 AI 使用规范、将学习过程视为评估证据以及建立透明的活动轨迹,在保障伦理与信任的前提下实现 AI 与教育的良性融合。
该论文通过一项Wizard-of-Oz研究,分析了神经典型与自闭症儿童在与6种拟人化虚拟角色进行无约束非语言互动时的行为模式,收集了563种非语言行为数据,并特别指出了重复性面部和手部动作对开发包容性非语言交互智能体的重要启示。