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Paul Schmiedmayer
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新的设备端LLM面向智能手机，通过软提示优先考虑隐私
研究人员开发了PocketTSLM，这是一种新颖的设备端时间序列语言模型，专为智能手机设计，并优先考虑隐私。该模型基于OpenTSLM SoftPrompt，直接在设备上处理生理数据，无需传输敏感信息。PocketTSLM通过将时间序列窗口嵌入为嵌入向量，而不是将其转换为文本，从而显著减少了与文本序列化基线相比的令牌使用量和预填充成本。
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新管道为可穿戴健康数据生成大规模、可复现的字幕
研究人员开发了TimeCap，一个旨在为可穿戴健康时间序列数据生成文本字幕的开源管道。该确定性管道旨在创建可复现且可扩展的数据集，克服现有封闭或小规模语料库的局限性。通过将TimeCap应用于OpenMHC数据集，他们创建了MHCap，这是最大的多模态可穿戴时间序列数据的开放字幕层，包含19个Apple HealthKit通道和超过700万个字幕。在名为OpenTSLM-Cap的新语料库上训练时间序列语言模型（TSLM），证明与仅标签…