HumanComputerInteraction
[Paper Note] tttLRM: Test-Time Training for Long Context and Autoregressive 3D Reconstruction, Chen Wang+, arXiv'26, 2026.02
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#NeuralNetwork #LongSequence #3D Reconstruction #4D (Video) #ImageSynthesis #NovelViewSynthesis #Test Time Training (TTT) Issue Date: 2026-02-27 GPT Summary- tttLRMは、テスト時訓練（TTT）層を用いて自己回帰型3D再構成を線形計算量で実現する新モデルです。複数の画像を圧縮し、潜在空間で3D表現を形成し、Gaussian Splatsなどへデコード可能です。また、オンライン学習によりストリーミング観測から逐次的に再構成が可能になります。新規視点合成タスクでの事前学習が3Dモデリングの改善に寄与し、高品質な再構成と早い収束を実現。実験により、最先端手法と比較して卓越した性能を示すことが確認されました。 Comment
pj page: https://cwchenwang.github.io/tttLRM/
元ポスト:
When does web-based personalization really work? The distinction between actual personalization and perceived personalization, Li Cong, Computers in human behavior, 2016
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#Article #Personalization #One-Line Notes Issue Date: 2023-04-28 Comment
personalizedされたメッセージに対するユーザーの認識は、メッセージの以前のpersonalize processに必ずしも依存するのではなく、受信したコンテンツが受信者の期待にどの程度一致しているかに依存することを明らかにした研究
Understanding the impact of web personalization on user information processing and decision outcomes, Tam+, MIS quarterly, 2006
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#Article #Personalization #KeyPoint Notes Issue Date: 2023-04-28 Comment
コンテンツのrelevancy, 自己言及的なコミュニケーション（名前を呼ぶ等）が、オンラインにおけるユーザの注意や認知プロセス、および意思決定に影響を与えることを示している。特に、これらが、パーソナライズされたコンテンツを受け入れ、意思決定を支援することにつながることを示している（らしい）。
かなり有名な研究らしい。
名前を呼んだメッセージングと、relevantなコンテンツを提供することの両方で、エンドユーザはpersonalizedされたと認知し、後から思い出すのはrelevantなコンテンツの内容だけだったという実験結果が出ており、メッセージングで注意を引くことも大事だし、ちゃんとrelevantなコンテンツも提供しないといけないよね、という示唆が得られているのだと思われる。
[Paper Note] A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications, Dey+, HUMAN-COMPUTER INTERACTION, 2001.12, Volume 16, pp. 97–166
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#Article #Classic #ContextAware #One-Line Notes Issue Date: 2018-12-22 Comment
論文中のcontextに関する定義がしばしば引用される：
"any information that can be used to characterize the situation of an entity. An entity is a person, place, or object that is considered relevant to the interaction between a user and an application, including the user and applications themselves."