- CVPR从观察者注视中学习：基于人物 - 物体交互识别的零样本注意预测
在这项研究中，我们首先收集了一个名为 IG 的新型凝视固定点数据集，包括来自 740 个不同的互动类别的 53 万个凝视固定点，捕捉到人类观察者在认知互动过程中的视觉注意。然后，我们引入了零样本的面向互动注意力预测任务 ZeroIA，通过挑 - 基于大型语言模型的多无人机任务规划方法
通过引入提示技术，本文提出了一种基于大型语言模型的多无人机快捷驱动任务规划方法，解决了多无人机系统中远程操作的复杂性和人机交互的便捷性等问题。
- 通过激光雷达 - 相机协同实现一致性目标检测
该研究论文介绍了一种端到端的一致性目标检测算法框架，能够同时获取点云和图像中物体的位置并建立它们之间的关联，通过新的一致性精度评估指标验证了该框架的准确性，实验结果表明该方法具有优秀的检测性能和鲁棒性。
- 智能助手：居家环境中积极主动与适应性机器人辅助的战略对手建模
为满足弱势群体（如老年人、儿童和残障人士）在日常任务中对辅助技术的需求，提供适应他们多样化需求的基于人工智能的先进辅助解决方案的研究依然稀缺。为了填补这一空白，我们定义了一个重要而新颖的挑战 —— 智能帮助，旨在为残障人士提供主动且适应性支 - 利用数据增强提高情绪价值和唤起度预测中的个性化
通过距离加权增强的个性化策略，本文提出了一种针对连续情绪价值和激活度预测开发的个性化模型，实验结果表明在低基线性能特征集上改善了性能，而在高性能特征上保持一致，在现实世界环境中提高了数据层面个性化的实用性和适应性。
- 人工智能的信任：进展、挑战与未来方向
人工智能在我们的日常生活中越来越广泛地使用，尤其在各种应用、服务和产品中。因此，从用户角度来看，对人工智能的信任或不信任变得非常重要。这篇论文通过系统文献综述，探讨了当前人工智能领域的信任概念，并研究了不同类型的人机交互中的信任以及其对不同 - 高效手部网格重建的简单基线
我们提出了一种简单而有效的基准方法，不仅超越了现有技术方法，而且显示出计算效率，从而在多个数据集上实现了 SOTA 结果。
- 我与我的机器：ChatGPT 与非洲未来的人机协作
在非洲，ChatGPT 作为一种人工智能辅助技术在学术界和工业界得到了广泛采用和实施，本综述主要通过对 51 篇 2019 年至 2023 年的文章进行反思性主题分析，揭示了 ChatGPT 在教育和研究等学术领域内改善人机协作的相对高效性 - AntGPT：大型语言模型能否帮助从视频中进行长期动作预测？
通过利用大型语言模型，我们提出了一种用于长期动作预测的两阶段框架 AntGPT，能够在人机交互中对未来行为进行准确预测，并且取得了最新的研究成果。
- 数据副驾驶：用自主工作流桥接亿万数据与人类
提出了基于大型语言模型的数据处理系统 Data-Copilot，通过自主设计各种功能接口，实现了数据的自动处理和可视化，符合人机交互的需求。
- 多智能体强化学习：方法、应用、前景和挑战
本文旨在回顾多智能体强化学习的基本方法、应用场景和当前存在的问题，提出未来十年的研究方向。研究重点包括多智能体强化学习的可扩展性、非平稳性、可信性、安全性、鲁棒性、泛化性和伦理约束等方面。另外，人机交互等人文因素是实际应用中必须考虑的问题。
- 在开放的多智能体系统中建立共享的查询理解
通过约束交互和定义准确性评估方法，我们提出了一种在开放的多智能体系统中实现任务导向通信的方法，并在此基础上展示了协作查询应答的成功应用。
- 大型语言模型时代的安全分析：以使用 ChatGPT 的 STPA 为案例研究
本文使用 ChatGPT 对 STPA (AEB 自动紧急制动系统) 进行安全性分析，探究了使用大型语言模型在安全性分析中的可行性与局限性，并提出了 ChatGPT 与人类专家进行交互式安全性分析的三种方法，并发现更多的交互会产生更好的结果 - AI-in-the-Loop - 基于人机交互界面的 AI 应用影响
研究表明，通过在人工智能架构设计期间使用人机交互，可以轻松创建嵌入式应用程序的轻量级网络架构，从而减少资源需求，提高人工智能开发的效率并实现更可靠和可解释的人工智能应用。
- 创建面对面多模式人机交互的语言学和计算要求
本研究通过对人与虚拟人物互动对话进行语言学、组织结构及结构分析，提出了为机器创建面对面多模态界面的必要性，并观察了多模态动作和事件的分布，数据表明需要在多模态融合层之外增加一个控制层来组织会话流、集成社会背景以及拟定进展计划，需要将会话分析 - 面向移动人机交互的语义感知环境感知
本篇论文提出了一种基于视觉的移动助理机器人系统，能够在无预先知识的情况下实现语义感知环境，并在一个移动的仿人机器人上进行实际应用测试。
- 这篇文章是谁写的？聪明回复如何影响工作场所中的语言和代理
本研究通过智能回复展示人工智能对人类代理能力的影响，并提出了一种可行的失去代理能力理论以研究人机交互。研究结果表明，人机代理能力互补、替代和加强，量化结果显示了机器代理对我们所写内容和所产生行为的影响。
- HMI 中自动上下文驱动的参与度推理调查
本文综述了过去在人机交互中与情感参与度推测相关领域的前沿工作，包括交互上下文、情感组成因素及其影响、公开数据集、认证准确度、最常用的特征和方法，指导未来开发致力于可靠的上下文感知和情感推测能力的人机交互界面。
- 协同进化混合智能的认知架构
本文探讨了强数据中心人工智能的可行性，并提出了共同进化的混合智能的概念。通过分析现有的认知体系结构方法，将人类无缝地融入智能问题解决的循环中。详细探讨了将人类纳入智能数据处理流程的认知架构，并对开发智能系统的可行性做出了一般性结论。
- 情感曲面：建模机器的心智，像人类一样喜欢、厌恶、享受、受苦、担忧、害怕和感受
本文提出了将情感纲要作为机器心智的组成部分，并使用深度测度学习来学习情感纲要。研究表明，情感纲要在机器与机器及机器与人的交互中具有各种应用。