谷歌发布 SensorFM AI 模型：500 万人、1 万亿分钟可穿戴数据预训练 - 世界杯官网

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谷歌研究团队于 7 月 9 日发布了一篇博文，公布了其最新研发的可穿戴健康基础模型 SensorFM。该模型在 35 项健康任务的评估中，有 34 项的表现超越了传统的特征工程监督基线。

SensorFM 的训练数据来源于全球 500 万名已授权同意的参与者的可穿戴设备数据。这些数据的时间跨度为 2024 年 9 月至 2025 年 9 月，收集范围遍及 100 多个国家和地区，涵盖了 20 多种 Fitbit 和 Pixel Watch 设备型号。经过数据抽取和处理，形成了超过 1 万亿分钟（即 20 亿小时）的信号数据。

模型输入的特征聚合了 34 个 1 分钟的指标，这些指标来源于 PPG（光电容积脉搏波）、加速度计、EDA（皮肤电活动）、皮肤温度和高程计这五种传感器。通过这些数据，模型能够监测 24 小时内的心率、心率变异性、血氧饱和度、睡眠阶段、运动和步数、皮肤电导率以及体温等健康指标。

在模型规模方面，SensorFM 提供了 XXS、XS、S 和 B 四个不同版本。其中，最大的 SensorFM-B 模型相较于最小版本，在重建损失方面降低了 31%，在分类任务上的平均 AUC 提升了 9%，在回归任务上的平均 Pearson 相关系数则提高了 21%。

在 35 项判别式健康任务的测试中，SensorFM-B 在其中的 33 项任务上取得了胜利。研究还指出，通过线性探针方法，SensorFM 在 35 项任务中的 34 项都优于特征工程监督基线。这些任务涉及心血管健康、代谢风险、心理健康、睡眠质量、人口统计学特征以及生活方式等六大类。

此外，研究团队还构建了一个名为“classroom”的智能体系统，该系统利用协作与竞争的 LLM 智能体，对推理代码进行迭代生成、测试和优化。在实验过程中，该系统探索了超过 30,000 个候选方案。其生成的预测头在 20 项分类任务中的 16 项表现优于线性探针，在 15 项回归任务中的 12 项也超越了线性探针。未来，用户将可以通过多种平台观看精彩的 世界杯直播。

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