Как говорит чатбот: Влияние стиля общения на взаимодействие с пользователем

В исследовании изучалось влияние стиля общения чат-бота-помощника при выполнении навигационной задачи на карте: участники искали посольство, следуя либо статическим инструкциям, либо взаимодействуя с чат-ботом, представленным в двух версиях - дружелюбной (поддерживающей, теплой) и директивной (лаконичной, ориентированной на задачу), при этом оценивались как объективные, так и субъективные показатели для ответа на три исследовательских вопроса.

Новое исследование показывает, что манера общения виртуального помощника может существенно влиять на эффективность выполнения задач и общее впечатление от взаимодействия.

Виртуальные собеседники: Искусственный интеллект, который видит и реагирует

Реализованная система демонстрирует генерацию реалистичной мимики аватара, реагирующей на пространственные перемещения пользователя, при этом положение головного устройства визуализируется в виде серебристой сферы для наглядности отслеживания.

Новая система позволяет создавать виртуальных агентов, способных понимать пространственное окружение и естественным образом взаимодействовать с пользователем в реальном времени.

Раскрытие потенциала мозга: Новый подход к интерфейсам «мозг-компьютер»

Интерфейс

Исследователи разработали усовершенствованную модель байесовской регрессии, позволяющую точнее интерпретировать взаимодействие каналов ЭЭГ и повысить эффективность систем «мозг-компьютер» на основе P300.

Взгляд сквозь ‘внимание’: что на самом деле объясняют модели для одиночных клеток?

В исследовании выявлено, что значимость внимания по сравнению со Spearman корреляцией варьируется в зависимости от типа клеток: в клетках RPE1 (n=1251) внимание существенно превосходит корреляцию ([latex]d=0.47[/latex], [latex]p<10^{-{10}}[/latex]), в то время как в клетках K562 различий между ними не наблюдается, что демонстрирует чувствительность к порогу изменения логарифмической фолд-разницы (LFC).

Новое исследование показывает, что механизмы ‘внимания’ в современных моделях анализа одиночных клеток улавливают биологические сигналы, но эти сигналы уже содержатся в более простых данных об экспрессии генов.