AdaHome：基于本地小型语言模型的自适应智能家居助手

针对现有大模型智能家居助手依赖云端、效率低及个性化不足的问题，本文提出 AdaHome。该系统专为本地小型语言模型设计，引入意图感知规划框架，动态将命令路由至简单提示或轻量级推理组件。对于需解释的命令，采用“草稿链”策略以实现高效决策；同时提出偏好适应机制，通过用户反馈学习实现长期个性化而无需重训练。实验表明，AdaHome 在直接命令准确率上显著提升，延迟降低三倍，并在多轮对话中保持了极高的偏好一致性。