用于隐私保护压力预测的端侧语言模型：移动健康场景下的多模态评估

英文标题：On-Device Language Models for Privacy-Preserving Stress Prediction: A Multimodal Evaluation on Mobile Health

该论文为 arXiv:2609.11961v1 的新投稿，聚焦移动健康场景中的压力预测。研究探讨端侧语言模型（ODLMs）能否在不依赖云端的情况下完成推理，从而提升健康数据处理的隐私保护能力。原始摘要指出，压力是影响心理健康的重要因素，也是移动健康干预的关键目标；但所提供原文未包含完整实验数据、具体评估结果或最终结论。对开发者而言，该研究关注在移动设备本地部署多模态健康预测模型的可行性与隐私价值。

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