# 我训练了一个模型来预测我的血糖（第二部分）\[P\] - 原标题：I have trained a model to predict my blood sugar \(Part 2\) \[P\] - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-05 - 首次精选：2026-11-02 01:09 - 分级：值得看 - 原文链接：[https://reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wy99gd/i\_have\_trained\_a\_model\_to\_predict\_my\_blood\_sugar]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_7b1913094409]() ## 摘要 r/MachineLearning 社区帖子。作者延续此前工作，这次先在自建的 T1DM 患者模拟器输出上训练模型，再在真实血糖轨迹上测零样本表现。模型是仅编码器 transformer，31,251 个参数，16 层、每层 1 个注意力头、隐藏维度 16，在 NVIDIA DGX Spark 上训练不到 60 分钟；可预测未来 2 小时，并能自回归做 8 小时夜间等长时预测，专门训练了反事实推理能力。测试在其 Android 应用中通过 ExecuTorch 后端完成，覆盖三款 CGM 设备约 30 天的数据，展示的图表均为未挂 LoRA 适配器的基础模型结果。帖中给出模型、模拟器和应用三个代码仓库链接。适合做个人健康数据建模、时序预测或小模型端侧部署的人阅读。 ## 原帖 > I have trained a model to predict my blood sugar \(Part 2\) \[P\] This is related to my previous post where I shared an encoder-only transformer model trained on ohiot1dm \+ shanghait1dm \+ azt1d datasets. — 0xdeadf1sh · 2026-10-05 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人续接上一帖，介绍一个仅用自己编写的1型糖尿病（T1DM）患者模拟器生成的合成数据训练的编码器-only Transformer：31,251个参数、16层、每层1个注意力头、隐藏维度16，在NVIDIA DGX Spark上训练不到60分钟。模型预测未来2小时血糖，可用自回归方式做8小时夜间长程预测，并被特意设计出反事实推理能力，测试前从未见过真实血糖数据。作者用安卓App（ExecuTorch后端）在Libre 3 plus、Anytime CT5、Linx三种CGM设备过去30天的数据上测其零样本表现；App里用LoRA做轻量微调，但展示的图表来自未挂LoRA的基座模型。作者附上了模型、模拟器和安卓App三个代码仓库。适合关注T1DM血糖预测、个人化健康建模与合成数据迁移的人阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 40 条评论。 - 争议主线：不少人要求作者明确标注代码由Claude生成，认为仓库代码和README有明显AI痕迹；作者回应会加免责声明，承认有软件工程背景但靠Claude才能在短时间内完成。（[出处]()） - 反驳意见认为“代码只是手段”，也有人反驳这一说法：如果Claude做了错误假设导致置信区间偏差，公开的代码可能被他人当真使用，作者则回应假设都是他自己的。（[出处]()） - 有人质疑作者说“Claude做了全部”属诽谤、缺乏证据，双方就“明显是AI写的”这一说法争论不休。（[出处]()） - 关于对比基线：有人问为何不与ARIMA、高斯过程、滤波或频谱特征等更简单方法比较，作者称这些方法都远不及本模型表现，并表示详细对比可能留待论文或博客。（[出处]()） - 关于表达与结构：有人批评帖子沟通结果不到位，建议按动机、数据、架构/训练、损失、结果分章节并配清晰图表，甚至直言让AI把文本组织得更好。（[出处]()） - 关于反事实推理：有人质疑作者并不清楚自己在做什么，作者解释模拟器专门训练模型回答诸如“将注射P单位胰岛素、摄入Q克碳水（GI为R）后血糖会怎么变”这类反事实问题。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）