Symbiotic Minds: HyperFused Emotion Recognition Models for Adaptive Human–AI Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Symbiotic Minds introduces a HyperFused framework for adaptive human–AI interaction, capable of concurrently recognizing emotions across multiple modalities and agents. The system integrates facial, audio, gestural, and contextual cues to decode nuanced emotional states in real time, effectively overcoming the limitations of single-modality and sequential fusion approaches. Through a dedicated multi-agent learning module, the framework models inter-agent emotional dependencies, enabling precise tracking of group-level emotional dynamics in complex social settings. Furthermore, a reinforcement learning component dynamically refines AI responses based on observed emotions, ensuring context-aware and socially intelligent interactions. Experiments conducted using the EmotiW Group Videos dataset reveal that the HyperFused model outperforms conventional baselines, demonstrating significant gains in accuracy, precision, recall, and F1-score. The adaptive AI response module exhibits high interaction appropriateness with minimal response latency, validating the framework’s real-time applicability. By merging multi-modal fusion, multi-agent reasoning, and reinforcement learning, the proposed system establishes a deployable solution for symbiotic human–AI ecosystems, capable of perceiving and responding intelligently to collective emotional cues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».