Фреймворк для улучшения взаимодействия с ИИ в расширенной реальности через отслеживание глаз и интеграцию контекстной памяти

 EmBARDiment: An Implicit Attention Framework that Enhances AI Interaction Efficiency in Extended Reality Through Eye-Tracking and Contextual Memory Integration

“`html

Extended Reality (XR) и искусственный интеллект (ИИ): новые возможности

Технология Extended Reality (XR) трансформирует способы взаимодействия пользователей с цифровыми окружениями, объединяя физический и виртуальный миры для создания захватывающих впечатлений. Устройства XR оснащены передовыми сенсорами, которые собирают обширные потоки данных пользователей, обеспечивая персонализированные и контекстно-ориентированные взаимодействия. Быстрое развитие этой области побудило исследователей исследовать интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в среды XR с целью повышения производительности, коммуникации и вовлеченности пользователей. Поскольку XR становится все более распространенным в различных областях, от игр до профессиональных приложений, бесшовные и интуитивные методы взаимодействия становятся более критическими, чем когда-либо.

Оптимизация взаимодействия с AI-чатботами в XR

Одной из значительных проблем в средах XR является оптимизация взаимодействия пользователя с AI-чатботами. Традиционные методы сильно полагаются на явные голосовые или текстовые подсказки, что может быть неудобным, неэффективным и иногда противоречивым в полностью погруженной среде. Эти традиционные подходы должны использовать полный набор естественных входов XR, таких как взгляд глаз и пространственная ориентация, что приводит к более согласованной коммуникации между пользователями и AI-агентами.

Решение EmBARDiment: интеграция взгляда глаз и контекстной памяти

Исследователи из Google, Imperial College London, University of Groningen и Northwestern University представили систему “EmBARDiment”, которая использует неявную модель внимания для улучшения взаимодействия с AI в средах XR и решения этих проблем. Этот подход объединяет данные о взгляде глаз пользователя с контекстной памятью, позволяя AI-агентам понимать и предвидеть потребности пользователя более точно и с минимальными явными подсказками. Система EmBARDiment разработана командой исследователей из Google и других учреждений и представляет собой значительное достижение в создании более естественного и интуитивного взаимодействия с AI в средах XR. Путем снижения зависимости от явных голосовых или текстовых подсказок система способствует более плавному и устойчивому процессу общения между пользователем и AI-агентом.

Интеграция технологий в систему EmBARDiment

Система EmBARDiment интегрирует передовые технологии, включая отслеживание глаз, внимание, управляемое взглядом, и контекстную память, чтобы захватывать и использовать фокус пользователя в средах XR. Архитектура системы разработана для беспрепятственной работы в многократных оконных средах XR, где пользователи часто занимаются несколькими задачами одновременно. AI может генерировать более релевантные и контекстно соответствующие ответы, поддерживая контекстную память того, на что смотрит пользователь, и объединяя эту информацию с вербальными входами. Контекстная память имеет емкость 250 слов, тщательно откалиброванную, чтобы обеспечить отзывчивость и фокус AI на наиболее актуальной информации без избыточных данных.

Результаты и перспективы

Оценки производительности системы EmBARDiment продемонстрировали существенное улучшение удовлетворенности пользователей и эффективности взаимодействия по сравнению с традиционными методами. Система превзошла базовые модели по различным метрикам, требуя значительно меньше попыток для предоставления удовлетворительных ответов. Например, в условии отслеживания глаз 77,7% участников достигли желаемого результата с первой попытки, в то время как для базового условия требовалось до трех попыток для достижения аналогичных показателей. Эти результаты подчеркивают эффективность системы EmBARDiment в оптимизации взаимодействия с AI в сложных средах XR, где традиционные методы часто не успевают за требованиями реального времени взаимодействия с пользователем.

Заключение

Исследование представляет собой прорывное решение для решения критического пробела в технологии XR путем интеграции неявного внимания с ответами, управляемыми ИИ. EmBARDiment улучшает естественность и плавность взаимодействия в средах XR и значительно повышает эффективность и точность систем ИИ в этих средах. Данные о взгляде глаз и контекстная память позволяют ИИ лучше понимать и предвидеть потребности пользователя, уменьшая необходимость явных входов и создавая более плавный опыт взаимодействия. По мере развития технологии XR система EmBARDiment представляет собой важный шаг в создании ИИ более неотъемлемой и интуитивной частью опыта XR. Решая ограничения традиционных методов взаимодействия, это исследование прокладывает путь для более сложных и отзывчивых систем ИИ в погруженных средах, открывая новые возможности для производительности и вовлеченности в цифровую эпоху.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…