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arXiv 人工智能AI 评分 60/10009月29日 12:00

CSI-Agent：基于大语言模型辅助少样本自适应的跨域Wi-Fi信道状态感知

针对Wi-Fi信道状态信息（CSI）感知在用户或环境变化时跨域部署易失效、且目标域标注数据稀缺的问题，研究人员提出了CSI-Agent。传统方法多依赖离线预训练通用表征或统一适应策略，难以应对不同类别在域偏移下的差异化失效模式。该研究探索利用大语言模型辅助进行针对性的少样本自适应调整，提升无设备人体活动感知在复杂跨域场景下的泛化能力与鲁棒性。

推荐理由将大模型能力引入Wi-Fi无线感知与跨域少样本适应的垂直研究，为物联网多模态感知落地提供了新思路，但受众相对垂直。

原标题：CSI-Agent: LLM-Assisted Few-Shot Adaptation for Cross-Domain Wi-Fi CSI Sensing

# 智能体# 大模型# 端侧AI# 前沿研究
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针对惯性测量单元（IMU）在跨用户、跨设备及不同佩戴位置时感知模型易失效的问题，该研究提出了 SenseAgent。现有方案多将跨域适应视为静态模型设计（如预训练表征或离线数据增强），难以应对实际场景中目标域数据逐步暴露且标签稀缺的挑战。SenseAgent 引入 LLM 智能体架构，通过动态分析域漂移并自适应执行感知与适配动作，提升移动和可穿戴设备在复杂动态环境下的感知泛化能力。