深度分析 STELLA 以 16 個感測標記實現邊緣 LLM 人類活動辨識新 SOTA 隨著智慧裝置需求持續提升，傳統 LLM 直接處理感測資料面臨長序列與隱私挑戰。STELLA 透過階層式感測標記化將多通道窗口壓縮為固定 16 個潛在標記，投射至凍結 LLM 並結合自然語言提示完成辨識。實驗顯示在七大資料集上 F1 提升最高 11.83%，且支援在裝置個人化，提升 21.91%。此技術為邊緣 LLM 應用提供高效、私密且可擴展的解決方案。
