Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

Публикации

?

Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

International Journal of Human-Computer Interaction. 2026. P. 1–17.

Паршаков П. А., Паклина С. Н.

Научное направление: Компьютерные науки Психология

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Large language models (LLM)большие языковые модели (LLM)human–AI interaction emotional tone Valence–Arousal–Dominance user preference взаимодействие человека и ИИ эмоциональный тон Валентность–Возбуждение–Доминантность (модель ВАД)предпочтения пользователя

Structural model of decision support system for sustainable development of oil and gas companies

Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

EdFitter: a hybrid course recommendation system using large language models

Sergei Koltcov, Рюмин Д. А., Alexandr Axyonov и др., PeerJ Computer Science 2026 Article 12:e4141

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Assessing density equilibration in confined Liquid–Liquid interfaces

Guskov T., Gerke K., Кондратюк Н. Д. и др., Molecular Simulation 2026 Vol. 52 No. 7 P. 546 – 555

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Influence of nuclear quantum effects on metastable states of warm dense hydrogen

Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Измерение практик проектной работы преподавателей российских вузов

Антипкина И. В., Горбушина А. В., Манина В. А. и др., Психологическая наука и образование 2026 Т. 31 № 4 С. 22–36

Контекст и актуальность. Операционализация проектной деятельности преподавателя вуза традиционно сводится либо к перечню дидактических приемов, либо к описанию ролевых функций. Однако если рассматривать проектную деятельность как самостоятельный конструкт (педагогическую компетенцию), требуется эмпирическое обоснование его структуры и подтверждение того, что все выделенные индикаторы измеримо вносят вклад в общую характеристику. Цель. Проверить возможность рассматривать совокупность проектных практик как единый конструкт ...

Добавлено: 9 ноября 2026 г.

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2026, Naples, Italy, September 7–11, 2026, Proceedings

Springer, 2027.

Добавлено: 9 ноября 2026 г.

Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges

Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images

Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026

IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text

Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference

Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

Circadian clock adjusted classes improve sleep, circadian health, and academic performance in medical freshmen

Gubin D., Danilova L., Kolomeichuk S. и др., Chronobiology International 2026 P. 1–12

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

Sensory Analysis in the Development and Consumer Perception of Dairy Products

Elsevier, 2026.

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian

Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 4 ноября 2026 г.

AI and the Transformation of Scientific Knowledge: Hybrid Expertise and the Limits of Collins's Theory

Asya A. Filatova, Epistemology and Philosophy of Science 2026 Vol. 63 No. 3 P. 56–66

Добавлено: 10 октября 2026 г.

LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release

Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 No. 131 P. 7611–7636

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Может ли ИИ производить значение? Семантический капитал, «стохастический попугай» и пределы антропоцентризма

Филатова А. А., Эпистемология и философия науки 2026 Т. 63 № 2 С. 154–171

Развитие и активное внедрение искусственного интеллекта (да лее – ИИ), особенно в виде больших языковых моделей, вызвало новую волну дискуссий о семантических компетенциях техни ческих устройств и критериях оценки результатов их функцио нирования, в частности, сгенерированных текстов. В статье пред лагается рассмотреть ряд наиболее трудных вопросов и их представленность в современной философии языка. В первую ...

Добавлено: 10 сентября 2026 г.

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

Severin N., Kartushov D., Urzhumov V. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484).: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508–517.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Large Language Model-Based Automated Item Generation in STEM Assessments: Historical Mapping and a Scoping Review of Empirical Studies

Омопекунола М. О., JOURNAL OF EDUCATIONAL TECHNOLOGY DEVELOPMENT AND EXCHANGE 2026 Vol. 19 No. 2 P. 141–165

Добавлено: 9 июня 2026 г.

Use Case 5: LLM-driven creation of natural hazard geodatabase from digital mass media

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., , in: AI for good innovate for impact report 2025.: Geneva: International Telecommunication Union, 2025. P. 167–169.

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Об идеологических предвзятостях генеративного ИИ: Российско-украинский конфликт в репрезентации ChatGPT

Байша О. А., Трофимов В. В., Российская школа связей с общественностью 2026 № 40 С. 171–191

Все большее количество ученых предупреждает об опасности воспроизведения генеративным ИИ социально-политических и идеологических предрассудков, впитанных моделями из текстов, на которых они обучались. Если, например, та или иная модель тренировалась на материалах западных СМИ, она может генерировать нарративы, воспроизводящие западноцентричный взгляд на мировые события. Это проявляется в репродукции определений глобальных проблем, нормализированных в западных гегемонистских дискурсах. ...

Добавлено: 21 апреля 2026 г.