May, 2022

元宇宙学习环境：测量、预测和提高人际有效性

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TL;DR利用人工智能和虚拟现实结合创造具有高度沉浸感的学习体验，作者通过小规模的实验结果验证虚拟角色可以帮助个体的人际关系技巧，大数据分析展示了基于机器学习的预测也取得了一定成果。
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发现论文，激发创造
  • 元宇宙人工智能：调查

    本文调查了 AI 在元宇宙（metaverse）的基础和发展中所扮演的角色，从自然语言处理，机器视觉，区块链，网络，数字孪生和神经接口等六个技术方面探索了 AI 在元宇宙中的潜力，并介绍了几个使用人工智能的应用，包括医疗保健，制造业，智慧城市和游戏等。

    Feb, 2022

  • 无线边缘赋能元宇宙：一种基于学习的虚拟现实激励机制

    提出了一个适用于 VR 服务的基于学习的激励机制框架，包含深度强化学习拍卖师用于加速双倍荷兰式拍卖，并采用以感知质量为度量的质量度量，设计了优化定价分配规则的拍卖机制。实验结果表明，该框架可以实现接近最优的社会福利，同时比基准方法减少至少一半的拍卖信息交换成本。

    Nov, 2021

  • 人工智能与扩展现实（AI-XR）元宇宙中的隐私保护：一项调查

    元宇宙是一个新兴的概念，它设想了一个虚拟宇宙，一个协作空间，个体可以在其中互动、创造并参与各种活动。在元宇宙中，隐私是一个关键问题，因为随着概念的发展和沉浸式虚拟体验的普及，对个人信息和数据的隐私变得越来越重要。本文探讨未来元宇宙可能面临的各种隐私挑战，包括使用人工智能追踪用户、创建扩展现实和混合现实体验以及促进互动等。并全面分析了差分隐私、同态加密和联邦学习等技术解决方案，讨论了与隐私相关的社会技术问题。

    Sep, 2023

  • 用户中心深度强化学习在无线网络元宇宙中的虚拟现实应用

    本文介绍了一种基于多用户虚拟现实计算卸载的深度强化学习方法，可在符合多种要求和约束条件下找到近乎最优解，以此来探索 Metaverse 等虚拟世界的社交互动特点。

    Mar, 2023

  • 元宇宙中对成瘾性新媒体特性的放大

    本文旨在剖析元宇宙的沉浸式和互动特性，探讨其对媒体成瘾、创造力、社会极化的影响，同时研究元宇宙发展带来的潜在后果，并提出进一步研究需求，通过实证研究来理解元宇宙使用与成瘾，以及与这个新兴数字世界相关的隐私、安全和伦理问题。

    Jan, 2024

  • AI 抓握：面向设计师的实践训练

    人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 被广泛地应用于物理和数字产品，创造了前所未有的互动和功能机会。然而，在这个创意领域中，设计师们面临一个挑战，即在技术的可能性和人类互动关切之间取得平衡。本文调查了探索和思考 AI 系统互动特点、独特的关系可能性以及更广泛的社会影响的技术技巧。我们在一门互动设计课程中引入了九个 'AI 练习 ' (n=100)，借鉴了超乎人类设计、负责任的 AI 以及假设性演绎，以创造有关 AI 互动设计的体验性参与。我们发现，关于隐喻和演绎的练习使得培训和学习、隐私和同意、自治和机构更具体，从而帮助学生更有思考和责任意识地设计使用 AI 与其复杂属性的设计过程和结果。

    Oct, 2023

  • 模仿交互智能

    通过虚拟环境中的交互式训练、行为测试和逆强化学习技术，实现了大规模人类行为模仿，提高了人工智能代理的交互能力，并成功解决了代理评估方面的挑战。

    Dec, 2020

  • 情绪驱动的优化轨迹规划在沉浸式学习中的预测

    使用 Google Expedition 和基于触摸屏的情感来增强虚拟学习环境和学习者情感参与的研究探讨了沉浸式学习的虚拟元素，涉及教学应用、可利用性和认知负荷等方面的衡量。研究结果可能有助于通过利用教育技术中沉浸式学习技术的特点来改进虚拟现实和增强现实体验，并通过利用磁性、光学或混合跟踪器大大提高物体追踪来提高沉浸式学习环境的有效性。

    Dec, 2023

  • 面向元宇宙的安全可信人工智能扩展现实（AI-XR）

    本研究探讨了 AI-XR Metaverse 应用中安全、隐私和可信性方面的挑战，并提出了一套潜在的解决方案来开发安全、私密、稳健和值得信赖的 AI-XR 应用。

    Oct, 2022

  • IMBUE: 通过模拟和及时反馈来提升人际沟通能力的方法

    使用语言模型模拟定制沟通训练并提供实时反馈，以支持人际有效性技能的实践和学习，通过与 GPT-4 相比生成更接近专家反馈的反馈，以及通过随机试验的结果，发现 IMBUE 显著提高了参与者的自我效能，并减少了负面情绪，在技能掌握方面有 17% 的改善，在自我效能和情绪减少方面表现出更大的提升。

    Feb, 2024