跳到正文
GitHub · 去对齐工具与仓库·· 20 天前AI 评分26

UbiComp/ISWC 2026 半天实操教程:从多模态感知数据构建个人 LLM 健康智能体

llm-health-agent-tutorial/llm-health-agent-tutorial.github.io

来源与原文

GitHub · 去对齐工具与仓库

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · github.com ↗
完整链接与内容说明

https://github.com/llm-health-agent-tutorial/llm-health-agent-tutorial.github.io

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

UbiComp/ISWC 2026 将于 2026 年 10 月 12 日 14:00–17:30 在中国上海举办半天实操教程,指导参与者从最小脚手架构建可运行的 LLM 健康智能体,主要练习使用 GLOBEM 官方公开样本及合成数据。教程覆盖注册健康工具的 agent loop、忠实性与混杂因素评估、拒绝医疗建议与安全压力测试, prerequisites 为 Python 3.10–3.12 和 Jupyter,推荐本地 Ollama 模型或 OpenAI / Gemini API。材料以 MIT License 发布,GLOBEM 样本保留 Apache-2.0 声明。

来源:GitHub · 去对齐工具与仓库 · github.com