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SleepTrace睡眠資料整理及模型移植進展
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AI 綜述
2026年10月25日的報道指出，SleepTrace 收集了 1,045 小時夜間睡房音訊，但當中只有約 53 小時可用於訓練睡眠階段模型。可用時數取決於錄音能否與穿戴式裝置資料準確對齊、夜晚是否完整，以及標籤來源是否明確；團隊因此先處理資料對齊，並剔除不符合有效夜晚定義的資料。報道亦稱，睡眠分析已由 iPhone 上的 Core ML 移植至 Android 上的 ONNX；使用相同輸入時，兩者結果相差不超過 2.9×10⁻⁶。
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最新進展10月25日 16:02
睡眠分析已移植至 Android 上的 ONNX，相同輸入下與 iPhone 版相差不超過 2.9×10⁻⁶。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月25日
- DEV CommunitySleepTrace：收集了 1,045 小時睡眠音訊，只有 53 小時可用於訓練
SleepTrace 收集了 1,045 小時夜間睡房音訊，但只有約 53 小時可用於訓練睡眠階段模型。可用時數取決於錄音與穿戴式裝置資料能否準確對齊，以及夜晚是否完整、標籤來源是否明確；團隊因此先做對齊，並剔除不符合有效夜晚定義的資料。睡眠分析已由 iPhone 上的 Core ML 移植至 Android 上的 ONNX，相同輸入下兩者結果相差不超過 2.9×10⁻⁶。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。