EpiCoach：将单名运动员作为N-of-1实验对象的可审计LLM生理建模系统
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EpiCoach：将单名运动员作为N-of-1实验对象的可审计LLM生理建模系统
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AI 综述
研究者 Behnam Moradi 在 arXiv 提交论文（arXiv:2610.40370），提出基于 LLM 智能体的贝叶斯实验设计系统 EpiCoach，把一名山地自行车运动员当作可审计、可证伪的 N-of-1 科学对象。这是论文发表阶段的成果，尚属研究者自述的评估结果。 系统从心率、GPS 和气压海拔数据构建机械式数字孪生，包括滞后心率响应模型、带学习时间常数的体能-疲劳模型和潜在下坡技术状态；智能体据此开出以最大化信息增益为目标的约束实验。作者称系统用十八个月的数据以两种方式评估，并公开了注册表、基准和协议。
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最新进展10月31日 12:00
EpiCoach：用 LLM 智能体把个体运动员当作"N-of-1"科学实验对象的可审计生理建模报道时间线
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10月31日
- arXiv cs.AIEpiCoach：用 LLM 智能体把个体运动员当作"N-of-1"科学实验对象的可审计生理建模
研究者提出 EpiCoach，一个基于 LLM 智能体的贝叶斯实验设计系统，将一名山地自行车运动员作为可审计、可证伪的 N-of-1 科学对象。系统由心率、GPS 和气压海拔数据推断出机械式数字孪生（滞后心率响应模型、带学习时间常数的体能-疲劳模型、潜在下坡技术状态），智能体以最大化信息增益的约束实验开出处方。
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