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Girish Narayanswamy
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基于500万参与者训练的可穿戴健康数据基础模型
研究人员开发了一个可穿戴健康数据的基础模型，该模型在来自五百万参与者的超过万亿分钟的未标记信号上进行了训练。该模型在预测包括心血管、代谢、睡眠和心理健康状况在内的各种健康结果方面表现出显著的改进。通过利用大规模预训练和LLM代理进行下游任务发现，该系统能够实现高效的少样本学习，并支持一个个人健康代理，该代理能够提供相关、上下文感知且安全的响应，并已得到临床医生的验证。
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基于500万参与者训练的可穿戴健康数据基础模型
研究人员开发了一个可穿戴健康数据的基础模型，该模型在来自五百万名参与者的超过一万亿分钟的未标记信号上进行了训练。该模型在35项健康预测任务中的表现显著提高，能够实现高效的少样本学习和每日指标估算的生成能力。通过集成LLM代理和个人健康代理，该系统提供了更相关、更具上下文感知且更安全健康见解，并得到了临床医生评分的验证。