論文の概要: PlanFitting: Tailoring Personalized Exercise Plans with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12555v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 00:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-25 16:21:34.517518
• Title: PlanFitting: Tailoring Personalized Exercise Plans with Large Language Models
• Title（参考訳）: planfitting: 大きな言語モデルでパーソナライズされたエクササイズプランを調整する
• Authors: Donghoon Shin, Gary Hsieh, Young-Ho Kim
• Abstract要約: 個人化された運動計画を支援する会話型AIであるPlanFittingを紹介する。 PlanFittingを使えば、自然言語でさまざまな制約やクエリを記述できる。 パーソナライズされ、行動可能で、エビデンスに基づくエクササイズプランを生成する上で、PlanFittingの可能性を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.110633457823006
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: A personally tailored exercise regimen is crucial to ensuring sufficient physical activities, yet challenging to create as people have complex schedules and considerations and the creation of plans often requires iterations with experts. We present PlanFitting, a conversational AI that assists in personalized exercise planning. Leveraging generative capabilities of large language models, PlanFitting enables users to describe various constraints and queries in natural language, thereby facilitating the creation and refinement of their weekly exercise plan to suit their specific circumstances while staying grounded in foundational principles. Through a user study where participants (N=18) generated a personalized exercise plan using PlanFitting and expert planners (N=3) evaluated these plans, we identified the potential of PlanFitting in generating personalized, actionable, and evidence-based exercise plans. We discuss future design opportunities for AI assistants in creating plans that better comply with exercise principles and accommodate personal constraints.
• Abstract（参考訳）: 個人が調整したエクササイズレジームは十分な身体活動を確保するために不可欠であるが、人々が複雑なスケジュールと考慮を持ち、計画の作成には専門家とのイテレーションを必要とするため、創造が困難である。 個人化された運動計画を支援する会話型AIであるPlanFittingを紹介する。 PlanFittingは、大規模言語モデルの生成機能を活用することで、ユーザーが自然言語で様々な制約やクエリを記述できるようにし、基本原則に根ざしながら、特定の状況に合った週ごとのエクササイズプランの作成と改善を容易にする。 参加者(N=18)がPlanFittingとExpert Planners(N=3)を用いてパーソナライズされたエクササイズプランを作成したユーザスタディを通じて、PlanFittingがパーソナライズされ、行動可能で、エビデンスに基づいたエクサプランを生成する可能性を確認した。 我々は、エクササイズ原則に合致し、個人的な制約に合致する計画を作成するための、aiアシスタントの将来の設計機会について論じる。

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