arXiv cs.CL· ai Team, Bowen Wu, Heng Wang, Jufeng Mi, Kang Liu, Kun Li, Ling Man, Long He, Suli Fan, Xiaosen Jiang, Yi Wang, Ying He, Yu Tang, Yunhan Li, Zifang Liu·· 10 小时前AI 评分26
Keepace.ai 发布面向运动健康领域的专用大模型 Keepace 技术报告
Keepace.ai: A Technical Report on a Large Language Model for Sports and Health
AI 导读
Keepace.ai 基于 Qwen3.5-27B 后训练推出运动健康领域专用大模型 Keepace，当前针对中文运动指导优化，覆盖训练计划生成、运动健康知识问答和个人运动数据分析三项任务。在领域专家设计的内部评分评测中，Keepace 优于其基座模型及更大的通用模型基线，在运动安全性、边界合规、结构化输出完整性和科学准确性上提升最明显。报告同时披露了数据管线与安全优先的评测框架。
正文 · AI 翻译
作者：Keepace.ai 团队：Bowen Wu、Heng Wang、Jufeng Mi、Kang Liu、Kun Li、Ling Man、Long He、Suli Fan、Xiaosen Jiang、Yi Wang、Ying He、Yu Tang、Yunhan Li、Zifang Liu
摘要：大语言模型有望大规模提供安全、有科学依据且个性化的运动指导，但运动与健康领域仍缺乏经过整理的训练语料和严格的评估基准。Keepace（此 http URL）是基于 Qwen3.5-27B 通过后训练构建的领域专用大语言模型，目前针对三项任务优化中文运动指导：训练计划生成、运动与健康知识问答以及个人运动数据分析。在与领域专家共同设计的内部评分标准评估中，Keepace 优于其基础模型和规模更大的通用基线模型，在运动安全性、边界合规性、结构化输出完整性和科学准确性方面提升最为显著。本报告总结了 Keepace 的当前设计、数据流水线、安全优先的评估框架以及评估结果。
| 评论： | 21 页，3 幅图，13 张表。技术报告 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.38249 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.38249v2 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.38249 arXiv 通过 DataCite 颁发的 DOI |
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2026 年 10 月 28 日星期三 04:00:29 UTC（1,022 KB）
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2026 年 10 月 30 日星期五 12:29:47 UTC（1,022 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org