- 大善大恶与独霸型 GPT：合作与交易游戏中大型语言模型情感决策分析
通过对大型语言模型的实验，研究表明情绪对其行为的决策和人类决策的关联存在重要影响，其中 GPT-4 在情绪状态下表现出与人类类似的行为响应。
- S4TP：自主驾驶车辆的社交适宜和安全敏感轨迹规划
为了实现安全的自主驾驶，本文提出了一种社交适宜和安全敏感的轨迹规划框架，通过整合社交感知轨迹预测和驾驶风险评估模块，实现对自动驾驶车辆和人工驾驶车辆之间的交互风险的有效评估和规划优化，提高规划轨迹的安全性和解释性。
- TrajPRed：基于区域关系学习的轨迹预测
在交通场景中预测人类轨迹对于混合或完全自主系统的安全至关重要。人类未来轨迹由社交互动和随机目标驱动，因此可靠的预测需要捕捉这两个刺激。我们提出了一种基于区域关系学习的模型，通过模拟关联总体态势下人类的区域动态，即人流密度变化，来模拟社交互动 - 多人时间性目光跟踪和社交目光预测的新框架
本文介绍了一种新的框架，用于联合预测场景中所有人的凝视目标和社交凝视标签，通过使用包含图像特征和个体的凝视信息的时间变换器，以及一个新的数据集 VSGaze，该模型在 VSGaze 上的训练取得了多人凝视跟踪和社交凝视预测的最新成果。
- 广义行人轨迹预测的循环对齐网络
通过使用循环对齐方法以及社交互动，我们提出了一个适用于各种未知领域的泛化行人轨迹预测模型，并在实验中展示出了其卓越的普适能力。
- CVPR多模态社交互动建模：新挑战与稠密对齐基线
通过引入三个新的挑战性任务，研究论文在社交推理游戏环境中提供了大量数据注释，进一步提出了一种新颖的基于语言 - 视觉表示的多模态基准线方法，实验表明其在建模社交互动方面的有效性。
- 走向信任的机器：AI 代理在信任博弈中学会信任
本文通过理论分析及模拟结果展示了利用强化学习方法来研究信任的经典任务 - 信任游戏，并提供了信任在该任务中产生的数学基础。
- EQ-Bench: 大型语言模型的情绪智能基准
我们介绍了 EQ-Bench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）中情绪智能方面的新型基准。我们通过要求 LLMs 预测对话中角色的情绪状态的强度来评估 LLMs 理解复杂情绪和社交互动的能力。该基准能够有效地区分多种模型，与综合多领域基 - ChimpACT: 了解黑猩猩行为的纵向数据集
理解非人类灵长类动物的行为对于改善动物福利，建模社会行为以及获取独特的人类和谱系共享行为的洞见至关重要。然而，非人类灵长类动物行为数据集的缺乏阻碍了对灵长类动物社会互动的深入探索，给研究我们最亲近的近亲带来了挑战。为了解决这些限制，我们提出 - SpeakEasy: 提升大学生沟通技巧的对话智能聊天机器人
SpeakEasy 是一个聊天机器人，通过与用户进行自由对话并分析用户的回答，为大学生提供反馈，帮助他们提高社交和交流能力。
- 可解释式目标导向车辆轨迹预测模型
自动驾驶中，理解车辆与周围环境的社交互动行为并预测其轨迹的能力对道路安全至关重要。为了克服神经网络方法在车辆轨迹预测中缺乏可解释性的问题，本文结合离散选择模型的可解释性与神经网络模型的高准确性，提出了一种能解释其预测结果而不降低准确度的模型 - 基于智能手机嵌入式传感器数据的用户社交环境和熟悉场所的设备端建模
该论文提出了一种基于移动设备的无监督轻量级方法来直接模拟用户的社交上下文和位置，该方法利用了自我网络模型，对智能手机嵌入式传感器数据提取高级别的语义上下文特征，在社交上下文方面，该方法利用了在用户和设备之间的物理和网络社交互动的数据，对于位 - ICLR随机多人三维运动预测
该论文提出了一种新型的人类运动预测任务，针对多人运动、社交交互和关节运动的复杂性，提出了一种模型框架，通过引入可学习的潜在编码来表示未来动作的意图来实现不同层次的独立个体运动和社交交互建模，在多个数据集上得到了显著的多人预测结果，表现显著优 - CVPR利用增量 Pearson 相关系数进行联合多智能体轨迹预测
介绍了一种基于 incremental Pearson 相关系数的新型模块，用于提高多智能体交互建模的性能，它可以方便地嵌入到现有的多智能体预测方法中，并通过在多个数据集上的实验表明，在 baselines 上的表现都有很大程度的提升。
- 在视频中扩展组合式注意力网络以进行社交推理
本论文提出了一种新的基于深度学习架构的社交互动推理方法，该方法利用了多步推理能力和注意力机制，并应用于多模式扩展。实验结果表明该方法可以更好地利用多模态输入并在 Social Video 问答任务中取得了 2.5% 的准确率提升。
- MM社交互动中的身体行为：新的注释和最新评估
本文介绍了 BBSI 的方法和结果，BBSI 是对连续社交互动中复杂身体行为的第一个注释集，其包含了 15 个不同的身体语言类别，并采用四个空间 - 时间特征变体作为 PDAN 的输入来自动检测这些行为，结果表明这是一个困难的任务，但有很大 - MM人工智能与人类交流，服务于人类之间的交流：将可解释的无监督异常检测应用于高管教练
讨论了利用非监督异常检测构建基于人工智能的交互式系统的潜力，重点是针对高度情境化的人人通信环境，可以与领域专家协作。
- 从以结果为基础到以语言为基础的偏好
本文回顾了在描述具有货币收益的正态形式游戏中尝试解释人类在社交互动中行为的模型的文献。我们从社交道德偏好入手，然后关注越来越多的研究，表明人们对行动描述语言做出反应，特别是当它激发了道德关注时。我们得出结论，行为经济学正在经历着基于语言的偏 - 促进社交互动及福祉的 AI 代理
本文概述利用 AI 技术的社交媒介在社交互动中起到的中介作用，讨论了个人 / 群体和分析 / 干预两个维度下的福祉 AI 分类，并探讨了干预人际关系对于促进福祉所面临的技术和伦理挑战。
- 多范围变压器的多人三维动作预测
我们提出了一种适用于多人 3D 运动轨迹预测的新型框架，使用包含局部范围编码器和全局范围编码器的 Multi-Range Transformers 模型，可以实现不同人之间的社交互动，且在长期运动预测方面优于现有方法，甚至可以自动将人分成不