SenseAgent：LLM 智能体自适应跨域 IMU 感知
原文标题：SenseAgent: An LLM Agent for Adaptive Cross-Domain IMU Sensing
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IMU 模型在新用户、新设备或新佩戴位置下常失效，现有方法多把跨域问题当作静态模型设计任务。论文提出 SenseAgent，把 LLM 用作运行时规划器，在感知工具、源域经验记忆、在线目标记忆与验证器之间做决策，并支持少量反馈而无需重训主干。实验显示其经校验的路径选择在较难的佩戴位置与复合漂移下显著改善跨域识别。
- 问题
- IMU模型换用户、设备或佩戴位置就失效，现有方法把跨域当静态模型设计。
- 方法
- 把LLM当运行时规划器，在感知工具、源域经验记忆、在线目标记忆与验证器间决策，少量反馈即可，无需重训主干。
- 结果
- 经校验的路径选择在较难佩戴位置与复合漂移下显著改善跨域识别（未给出具体数字）。
- 影响
- 跨域感知从固定推理管线变成闭环过程，端侧可穿戴设备可免重训适配新用户与新佩戴方式。
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