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官方账号arXiv cs.AI@Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo
推荐理由：这篇论文解决了大模型看不懂可穿戴数据的问题。WEQA框架比基线的准确率高出24%，还通过了医学专家盲测，做医疗AI的同学值得看看。
WEQA
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6月17日
10:41
论文提出WEQA，一个查询自适应智能体框架，统一LLM推理与可穿戴分析及建模工具。它采用LLM控制器合成执行计划，动态路由查询至传感器分析与预训练模型组合，并借助外部知识进行响应审计。研究团队构建了涵盖四个公开可穿戴数据集、三个健康领域的基准。实验显示，WEQA比LLM和智能体基线准确率高出24%。一项由12名医学专家和8名用户参与的盲测表明，其在有用性和临床合理性上有显著提升。