성 대표성과 인도 공무원 채용 모의 면접에서의 편향
여성 지원자는 남성 지원자에 비해 성 평등, 가족 관련 질문을 거의 3배 더 많이 받는 반면, 남성 지원자는 기술, 국제 정치, 스포츠 관련 질문을 더 많이 받는다.
목표 인식을 위한 가중치 증거(WoE) 사용의 설명 가능한 접근: 인간 중심 접근
관찰된 행동으로부터 에이전트의 숨겨진 목표를 추론하는 목표 인식 문제에 대한 설명 가능한 모델을 제안한다.
개인적 과제에 대한 사용자 주도적 탐색과 성찰을 지원하는 대규모 언어 모델의 적응형 안내
ExploreSelf는 사용자가 자신의 개인적 과제에 대해 자율적으로 탐색하고 성찰할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 초기 내러티브와 관련된 다양한 주제를 탐색하고, 세부 질문을 통해 주제를 심도 있게 성찰할 수 있습니다. 또한 AI 생성 키워드와 코멘트를 통해 적응형 안내를 받으며, 탐색의 주도권을 유지할 수 있습니다.
자연스러운 대화에서 LLM을 활용한 다중 모달 융합을 통한 참여도 예측
다중 모달 데이터를 활용하여 대화 참여도를 예측하는 LLM 기반 접근법을 제안한다.
AI와의 상호작용과 변화에 대한 이해
AI 기술의 발전으로 인한 직장 문화의 변화에 대비하고 인간 중심의 협력 방식을 모색해야 한다.
대형 언어 모델은 당신의 사고 방식에 관심이 없습니다: 주관적 과제에서 Chain-of-Thought 프롬프팅이 실패하는 이유
대형 언어 모델은 주관적 과제에서 프롬프트의 증거를 무시하고 자신의 사전 지식에 의존하는 경향이 있다.
정신 건강 치료를 위한 대형 언어 모델 사용에 대한 사용자 태도에 미치는 과제 및 집단 격차의 영향
정신 건강 장애를 가진 사용자의 특성과 과제 특성이 대형 언어 모델 기반 정신 건강 치료 도구에 대한 사용자 태도에 영향을 미친다.
행동이 주요 열쇠: 에피소드 설명과 논리적 추론을 위한 범주 프레임워크
이 연구는 에피소드를 설명하고 인식하며 논리적 추론을 수행하기 위한 계산 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스로 구성되며, 행동과 참여자로 구성된 에피소드를 기록한다. 범주론에 기반한 연산을 통해 에피소드 간 비교와 연역적 추론, 이야기의 추상화 등이 가능하다.
알츠하이머 환자 가족을 돕기 위한 대규모 언어 모델 활용
대규모 언어 모델을 활용하여 알츠하이머 환자 가족들이 환자의 기억을 상기시킬 수 있는 솔루션 개발
인공지능 언어모델이 인간 논리의 보편성을 증명하다
인공지능 언어모델의 내부 구조 분석을 통해 인간 논리의 보편성이 입증되었다.
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