Google Research 推出 SensorFM，一个从 500 万 Fitbit 和 Pixel Watch 用户超过 1 万亿分钟未标注多模态传感器数据中预训练的基础模型。该模型处理光学心率、加速度、皮肤电导、皮肤温度和气压高度等 34 项特征，采用名为"自适应与继承掩码"（AIM）的自监督训练方法。在 35 项健康与行为预测任务中，SensorFM 在 34 项上超越了使用手工特征的有监督基线模型。将 SensorFM 预测结果集成到 Gemini 健康智能体后，临床医生对健康摘要的评分在上下文、个性化、可论证性、相关性和安全性五个维度均显著高于基线版本。模型参数量从约 10 万到 1 亿不等，性能随模型和数据规模同步提升。
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数据来源：AI HOT (aihot.virxact.com)
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