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穿戴设备和大模型结合的Google案例
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Google用个人健康大语言模型和智能体研究利用可穿戴设备数据进行健康监测 可穿戴设备每天监测并记录了大量的个人健康数据,但是这些数据不能很好的来发挥作用,只能起到监测效果。谷歌研究团队提出了两种方法,用大语言模型利用设备上的数据来提供个性化的健康和保健信息。为此他们基于Gemini开发了一个PH-LLM模型。PH-LLM能够处理、读取和理解来自移动设备和可穿戴设备(如手机或智能手表等)收集到的健康数据,比如步数、心跳、睡眠时间等。模型通过分析个人的健康数据,生成个性化的健康见解和建议。 PH-LLM能够将个人健康数据置于相关健康领域知识的上下文中,将你的健康数据结合健康知识,告诉你这些数据代表什么,比如为什么你的心跳变化会影响睡眠质量。 PH-LLM通过对专家分析和自我报告结果进行微调,确保模型生成的建议能够与专家级别的推荐相媲美。
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