CSI-Agent：LLM 少样本跨域 Wi-Fi 感知
原文标题：CSI-Agent: LLM-Assisted Few-Shot Adaptation for Cross-Domain Wi-Fi CSI Sensing
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针对 Wi-Fi 信道状态信息（CSI）模型在跨用户、跨环境部署时性能脆弱的问题，论文提出 CSI-Agent。该方法不再处理原始 CSI 或做样本级预测，而是把目标域行为归纳为类级证据，由 LLM 规划器决定每个类别是保留默认策略还是调用专门动作。在四个公开数据集、五种跨域划分下，1-shot 适配的平均 Macro-F1 比最强基线提升约 16%。
- 问题
- Wi-Fi CSI 感知模型跨用户、跨环境部署时性能脆弱，且目标域标注稀缺。
- 方法
- 把跨域适配变成部署时决策，用类级证据加 LLM 规划器决定每类保留默认还是调用专门动作。
- 结果
- 四个公开数据集、五种跨域划分下，1-shot 适配平均 Macro-F1 比最强基线提升约 16%
- 影响
- 做无设备感知落地的团队，可用少量目标域样本显著提升跨域鲁棒性。
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