OpenOmni：面向未來多模態對話代理的協作式開源工具
OpenOmni 框架通過整合語音、視覺和語言處理技術，為構建和評估多模態對話代理提供了一個開源解決方案，旨在解決現有系統在延遲、準確性、成本和數據隱私方面的挑戰。
오픈옴니: 미래형 멀티모달 대화형 에이전트 구축을 위한 협업적 오픈 소스 도구 (OpenOmni: A Collaborative Open Source Tool for Building Future-Ready Multimodal Conversational Agents)
본 논문에서는 오픈 소스 멀티모달 대화형 에이전트 프레임워크인 OpenOmni를 제안하며, 이는 사용자 정의 가능한 파이프라인, 로컬 및 클라우드 배포 옵션, 벤치마킹 도구를 통해 멀티모달 에이전트 개발의 격차를 해소하고 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
オープンオムニ：未来志向のマルチモーダル会話エージェント構築のための共同オープンソースツール
オープンソースのマルチモーダル会話エージェントフレームワーク「OpenOmni」は、プライバシー、遅延、正確性、コストの課題に取り組みながら、この分野の研究と革新を促進する。
OpenOmni: An Open-Source Framework for Building and Benchmarking Multimodal Conversational Agents
OpenOmni is an open-source framework designed to address the challenges of building real-world multimodal conversational agents by providing tools for integration, benchmarking, and annotation, ultimately fostering research and development in the field.
透過摩擦調節語言模型體驗
文章探討如何透過在人機互動介面中加入「摩擦」元素，適度阻礙使用者過度依賴大型語言模型，並鼓勵其獨立思考。
LLM 경험에 대한 선택적 제한을 통한 사용자 행동 조절 연구: 사용자 전문성 기반 접근 방식 및 의도치 않은 부작용
본 연구는 LLM에 대한 사용자의 과도한 의존을 완화하기 위해 사용자 인터페이스에 선택적 제한을 도입하여 사용자 행동에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 LLM 경험을 조절하는 방법을 제시합니다.
大規模言語モデルの利用における「摩擦」による利用体験の調整：過度な依存への対策
大規模言語モデル（LLM）の利用において、利用者の過度な依存を抑制するために、行動科学の知見に基づいた「摩擦」を導入する手法を提案する。
Mitigating Over-Reliance on Language Models: A Case Study Using Selective Frictions
Introducing selective frictions in language model interfaces, particularly based on user expertise, can effectively reduce over-reliance on these models without significantly impacting task accuracy.
音楽導入とグラフベース学習による脳波感情認識の向上：MEEGデータセットとAT-DGNNの紹介
本稿では、音楽刺激を用いた脳波感情認識の精度向上のため、新たなデータセットMEEGと、それを活用した深層学習モデルAT-DGNNを提案する。
インタラクティブで説明可能なシステムによる人間と機械のチームワークにおけるコラボレーションを可能にするための設計
最先端の人間と機械のチームワーク（HMT）技術は、人間の意図や好みに適応できない、硬直的で個別化された行動を示すことが多く、真のコラボレーションを阻害しています。この論文では、エンドユーザーがAIチームメイトの意思決定プロセスを理解し、形成できるようにすることで、このギャップを埋めることを目的とした、解釈可能でインタラクティブなシステム設計を探求しています。
© 2024 by Linnk AI