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Este artículo presenta el reto ERR@HRI 2.0 para detectar y resolver errores (p. ej., malentendidos de la intención del usuario, interrupciones del usuario en la conversación y falta de respuesta) en robots conversacionales basados en modelos de lenguaje a gran escala (LLM). El reto proporciona un conjunto de datos de interacción humano-robot de 16 horas (que contiene características faciales, vocales y de movimiento de la cabeza), anotado con la presencia de errores del robot y las intenciones de corrección del usuario. Los participantes desarrollarán modelos de aprendizaje automático para detectar errores del robot utilizando datos multimodales y serán evaluados en función de métricas como la precisión de la detección y la tasa de falsos positivos. Este es un paso importante para mejorar la detección de errores en la interacción humano-robot mediante el análisis de señales sociales.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentación de un criterio de evaluación comparativa estandarizado para la investigación de detección y resolución de errores en robots conversacionales basados en LLM
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Promoción del desarrollo de modelos de detección de errores de robots utilizando datos de diversos modos
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Contribuye a mejorar la fiabilidad y eficiencia de la interacción humano-robot.
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Contribuir al desarrollo de la investigación sobre la interacción humano-robot basada en el análisis de señales sociales.
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Limitations:
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Limitaciones en el tamaño y la diversidad del conjunto de datos (16 horas de datos pueden no ser suficientes)
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Subjetividad y potencial de error en los comentarios
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Es necesaria la verificación del rendimiento de generalización en entornos reales.
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Es posible que no cubra todos los tipos de errores de robot.
