此研究利用大型語言模型和跨受試者訓練方法顯著提升了 P300 拼寫器的效能,特別是針對包含罕見詞和詞彙外詞彙的段落。
본 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템, 특히 루게릭병 환자의 의사소통을 위한 P300 스펠러의 성능을 향상시키기 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 교차 피험자 훈련을 활용하는 방법을 제시합니다.
筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者のコミュニケーションを支援するP300スペラーのタイピング速度を、大規模言語モデルを用いた単語予測と、被験者間での分類器トレーニングによって大幅に向上させることができる。
Integrating advanced language models and cross-subject training significantly enhances the speed and accuracy of P300-based brain-computer interface communication, particularly for typing rare or out-of-vocabulary words.
在教育環境中,情感豐富的 AI 回饋可以提升學生的觀感並降低負面情緒,但對學生參與度和作業品質的影響有限。
AI 피드백에 감성적 요소를 더하면 학습 참여도나 성과에는 큰 영향을 미치지 않지만, 학습자의 피드백에 대한 인식을 긍정적으로 변화시키고 부정적인 감정을 줄이는 데 효과적이다.
感情を豊かに表現する生成AIフィードバックは、学習者の否定的な感情を軽減し、フィードバックの有用性に対する肯定的な認識を高めるが、学習意欲や課題の質には有意な影響を与えない。
Incorporating emotional elements into AI-driven feedback can positively influence student perceptions and emotional well-being, but it does not significantly impact engagement levels or the quality of student work.
Adanonymizer 是一種協作式匿名化技術,允許使用者在與大型語言模型互動時,透過導航隱私-效用權衡曲線,以互動方式平衡隱私保護和模型輸出效能。
Adanonymizer는 사용자가 개인 정보 보호 수준과 LLM 모델 출력 성능 간의 균형을 유연하게 조절할 수 있는 인터랙티브 시스템으로, 사용자 만족도와 개인 정보 보호 효과를 동시에 향상시킵니다.