首页 > AI头条  > 正文

谷歌推出 Fitbit 全新 AI 教练:基于 Gemini 模型,打造个性化健身健康伴侣

2025-08-22 11:06 · 来源: AIbase基地

 在“谷歌制造2025”发布会上,谷歌宣布将为其 Fitbit 平台引入一款全新的 AI 教练功能。该功能基于谷歌自家的 Gemini 模型,旨在为用户提供个性化的健身、睡眠和健康咨询服务。该功能将于今年 10月以预览版的形式,面向美国的 Fitbit Premium 用户推出。

QQ20250822-110537.png

这款 AI 教练集成了健身教练、睡眠教练和健康顾问三大角色,将成为全新 Fitbit 应用程序的一部分,兼容最新Fitbit 和 Pixel 设备。其核心优势在于能够根据用户的实时数据,制定并调整动态的个性化计划。例如,当用户的“准备分数”因睡眠不佳而下降时,AI 教练会主动调整其每周的训练安排。在睡眠方面,教练会利用新算法识别用户的睡眠规律,甚至可以帮助缓解时差。

除了健身和睡眠,AI 教练还能提供全面的健康洞察。它能获取来自 Fitbit 和 Pixel Watch 的实时指标,并通过 Health Connect 和 HealthKit 整合来自第三方设备的数据,如智能体重秤或血糖监测仪。用户可以通过内置的问答功能提出健康问题,例如“哪些运动最适合减肥?”,AI 教练会提供个性化且有科学依据的回复,并主动推送健康趋势信息。

谷歌表示,新的 Fitbit 应用程序是围绕教练和人工智能重新设计的,其改进包括更直观的数据可视化、更便捷的导航以及全新的暗黑模式。

尽管大型语言模型在健康领域的应用日益增长,例如 OpenAIGPT-5 模型也被其首席执行官 Sam Altman 视为解决健康问题的关键用例,但谷歌的 Fitbit 教练具有独特的优势。它将 Gemini 的 AI 能力与 Fitbit 和 Pixel Watch 等可穿戴设备的实时数据相结合,避免了“纯模型”方法可能出现的“AI 幻觉”风险。谷歌明确表示,该预览版并非医疗设备,并建议用户在需要医疗建议时咨询专业医生。

  • 相关推荐
  • 谷歌透露Gemini每次回答消耗能量:相当于微波炉运行1秒钟

    近日,谷歌发布了一份技术报告,详细说明了其Gemini大模型在每次查询中消耗的能源量。 据谷歌介绍,这是迄今为止大型人工智能公司发布的最透明估算,也是研究人员期待已久的报告。 报告称,Gemini应用的文字回答平均每次消耗0.24瓦特小时(Wh)的能量,大约相当于运行微波炉一秒钟,并排放0.03克二氧化碳当量。 据此前媒体报道,谷歌近日发布Gemini系列最轻量版本Gemma 3

  • 当GPT-5遇上Gemini 2.5,谁更适合你的业务?这份对比报告说了算

    某跨境电商CTO复盘会上展示:GPT-5 Standard处理百万级商品描述时,费用比Gemini 2.5 Flash-Lite高35%,响应速度慢0.8秒。大模型选型面临参数迷雾、场景错配、隐藏成本三重困境。AIbase选型对比平台通过真实数据测试,提供透明价格拆解和性能雷达图,帮助规避预算陷阱。实测显示GPT-5在合同逻辑分析准确率高3.2%,而Gemini表格解析速度快40%、月总成本低26%。工具可动态追踪官方调价,生成定制化决策报告,用数据替代经验主义,提升技术选型效率。

  • 别再猜了!手把手教你用数据选择AI模型,我的Gemini 2.5 Flash-Lite vs DeepSeek选型心得

    开发者分享模型选择心路历程:从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升,后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3,基于价格、上下文长度和代码能力等数据,最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型,只有“最适合”的模型,建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策,避免隐性成本。

  • Gemini 2.5 Flash-Lite与 DeepSeek-V3 深度对比:谁在性价比上更胜一筹?

    面对琳琅满目的大模型API,开发团队常陷入选择困境。文章指出,2024年既是机遇也是挑战的时代,闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例,前者综合能力强适合多语言场景,后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求,通过实际测试验证模型表现,理性选择最适合的方案。

  • 豆包1.5轻量版 vs Gemini 2.5闪存版:生成5000字深度文章,哪个模型更合适?

    AIbase选型工具通过多维度数据对比,帮助用户精准选择AI模型。文章以豆包和Gemini为例,展示平台如何解决模型选型痛点:自动生成对比报告,评估关键指标如术语准确性、本土案例适配度等。实际案例显示,使用该工具后内容团队效率提升40%,编辑成本下降65%。核心价值在于用数据驱动决策,规避局部优势导致的全局误判,实现场景化精准匹配。

  • OpenAI CEO:GPT-6将具备个性化记忆 记住用户偏好习惯

    OpenAI的首席执行官萨姆奥尔特曼(Sam Altman)在近日的一次专访中,透露了下一代大模GPT-6的最新进展。他表示,GPT-6 的开发正在积极推进中,其发布节奏将比从GPT-4到GPT-5的周期更快。 奥尔特曼特别强调,GPT-6将不再局限于单纯回答问题,而是朝着与用户深度适配”的方向演进。他举例描述

  • Google Gemini vs Deepseek:谁更适合你的业务场景?AI大模型选型终极对比指南

    企业在选择大模型时面临两难:国际大厂的Gemini技术先进,但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出:1)跨境电商客服场景中,Gemini多语言识别准确率提升12%,但需注意API延迟问题;2)金融研报分析场景下,DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键:抛开参数迷雾,聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具,3分钟生成专属选型报告,让技术决策不再玄学。

  • AI大模型选型决策指南:10分钟数据对比 Gemini 2.5 Flash-Lite 与 DeepSeek R1

    本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个,但选型面临三大难题:单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法:1)场景刚需筛选80%选项;2)验证核心性能;3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例,前者适合常规FAQ场景年省$16,000,后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系,将3小时选型会议压缩至18分钟,错误率下降40%。核心观点:选型应从参数争论转向场景验证,通过自动化工具为工程师节省时间,聚焦提示词优化而非参数对比。

  • AI日报:混元推四款小尺寸开源模型;昆仑万维发布新推理大模型MindLink;谷歌Gemini 2.5 Deep Think发布

    【AI日报】汇总了最新AI领域动态:1)腾讯开源混元系列小尺寸模型,适用于消费级显卡;2)昆仑万维发布推理大模型MindLink,提升回答透明度;3)B站推出AI原声翻译功能,保留UP主音色;4)谷歌Gemini 2.5在数学奥赛夺金,展现强大推理能力;5)OpenAI展示GPT-5网络信息整合特性;6)苹果组建AI团队挑战ChatGPT;7)高德地图推出全球首个AI原生地图应用;8)Adobe推出AI图像合成工具Harmonize;9)NVIDIA发布革命性视频渲染技术;10)谷歌推出Android Studio免费AI编程助手;11)开源结构化信息提取工具LangExtract;12)Figma开发者模式升级提升设计转代码效率。

  • 罗永浩官宣明日将公布TBT项目 号称九年磨一面

    今日,罗永浩在微博上发布重磅消息,宣称“TBT终于要上了!”他感慨道,九年来赛道虽变,但自己一直特别想给新赛道带来不一样的创新,还表示要“重构你对泡面的想象,明天见”,引发网友广泛关注与猜测。

今日大家都在搜的词: