論文の概要: Enhanced User Interaction in Operating Systems through Machine Learning Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00806v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 12:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-10 23:59:45.300609
• Title: Enhanced User Interaction in Operating Systems through Machine Learning Language Models
• Title（参考訳）: 機械学習言語モデルによるオペレーティングシステムにおけるユーザインタラクションの強化
• Authors: Chenwei Zhang, Wenran Lu, Chunhe Ni, Hongbo Wang, Jiang Wu
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル,機械学習,ユーザインタラクション設計のレコメンデーションシステムやオペレーティングシステムへの応用の可能性について検討する。 インタラクション設計と機械学習の組み合わせは、製品やサービスのより効率的でパーソナライズされたユーザエクスペリエンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.09116903102371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the large language model showing human-like logical reasoning and understanding ability, whether agents based on the large language model can simulate the interaction behavior of real users, so as to build a reliable virtual recommendation A/B test scene to help the application of recommendation research is an urgent, important and economic value problem. The combination of interaction design and machine learning can provide a more efficient and personalized user experience for products and services. This personalized service can meet the specific needs of users and improve user satisfaction and loyalty. Second, the interactive system can understand the user's views and needs for the product by providing a good user interface and interactive experience, and then use machine learning algorithms to improve and optimize the product. This iterative optimization process can continuously improve the quality and performance of the product to meet the changing needs of users. At the same time, designers need to consider how these algorithms and tools can be combined with interactive systems to provide a good user experience. This paper explores the potential applications of large language models, machine learning and interaction design for user interaction in recommendation systems and operating systems. By integrating these technologies, more intelligent and personalized services can be provided to meet user needs and promote continuous improvement and optimization of products. This is of great value for both recommendation research and user experience applications.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンライクな論理的推論と理解能力を示す大きな言語モデルにより、大きな言語モデルに基づくエージェントが実際のユーザのインタラクション動作をシミュレートできるかどうかを判断し、レコメンデーション研究の適用を支援するために信頼できる仮想レコメンデーションa/bテストシーンを構築することが緊急かつ重要かつ経済的価値の問題となる。 インタラクション設計と機械学習の組み合わせは、製品やサービスのより効率的でパーソナライズされたユーザエクスペリエンスを提供する。 このパーソナライズされたサービスは、ユーザの特定のニーズを満たし、ユーザの満足度と忠誠度を向上させる。 第2に、インタラクティブなシステムは、優れたユーザインターフェースとインタラクティブなエクスペリエンスを提供することで、製品のビューとニーズを理解し、その後、マシンラーニングアルゴリズムを使用して製品の改善と最適化を行う。 この反復的な最適化プロセスは、製品の質と性能を継続的に改善し、ユーザのニーズの変化に応えます。 同時にデザイナは,これらのアルゴリズムとツールをインタラクティブシステムと組み合わせて,優れたユーザエクスペリエンスを提供する方法を検討する必要があります。 本稿では,大規模言語モデル,機械学習,ユーザインタラクション設計のレコメンデーションシステムやオペレーティングシステムへの応用の可能性について検討する。 これらの技術を統合することで、よりインテリジェントでパーソナライズされたサービスがユーザのニーズを満たし、製品の継続的な改善と最適化を促進することができる。 これはレコメンデーションリサーチとユーザエクスペリエンスアプリケーションの両方にとって大きな価値があります。

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