最新 11 月 22 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（11 月 21 日）发布博文，报道称在最新公布的研究报告中，苹果指出大语言模型（LLM）可通过分析音频和运动数据的文本描述，精准识别用户活动，未来可能会应用于 Apple Watch 上。

这项名为“后期多模态传感器融合”（Late Multimodal Sensor Fusion）的技术，主要结合 LLM 的推理能力与传统传感器数据，即使在传感器信息不足的情况下，也能精确判断用户正在进行的具体活动。

研究的核心方法颇具新意。大语言模型并未直接处理用户的原始音频录音或运动数据，而是分析由专门的小型模型生成的文本描述。

具体来说，音频模型会生成描述声音环境的文字（如“水流声”），而基于惯性测量单元（IMU）的运动模型则会输出动作类型的预测文本。这种方式不仅保护了用户隐私，还验证了 LLM 在理解和融合多源文本信息以进行复杂推理方面的强大能力。

为验证该方法，研究团队使用了包含数千小时第一人称视角视频的 Ego4D 数据集。他们从中筛选出 12 种日常活动，包括吸尘、烹饪、洗碗、打篮球、举重等，每段样本时长 20 秒。

随后，研究人员将小模型生成的文本描述输入给谷歌的 Gemini-2.5-pro 和阿里的 Qwen-32B 等多个大语言模型，并测试其在“零样本”（无任何示例）和“单样本”（提供一个示例）两种情况下的识别准确率。

测试结果显示，即使没有任何针对性地训练，大语言模型在活动识别任务中的表现也远超随机猜测的水平，其 F1 分数（衡量精确率和召回率的指标）表现优异。当获得一个参考示例后，模型的准确度还会进一步提升。

这项研究表明，利用 LLM 进行后期融合，可以有效开发出强大的多模态应用，而无需为特定场景开发专门模型，从而节省了额外的内存和计算资源。苹果公司还公开了实验数据和代码，以供其他研究者复现和验证。