利用移动设备和边缘服务器之间的协作，我们提出了一个用于 6G 网络中的 LLM 代理的分裂学习系统，其中具有不同角色的多个 LLM 代理分布在移动设备和边缘服务器上以协同执行用户代理交互任务。此外，我们引入了一种新颖的模型缓存算法，以提高上下文中的模型利用率，从而降低协作移动和边缘 LLM 代理的网络成本。

Jan, 2024

利用大型语言模型（LLMs）为六代（6G）无线通信技术引入一种基于强化学习的新框架，该框架在都市环境中通过训练 RL 代理并结合卷积神经网络（CNNs）利用 LLMs 的优势以及减轻其限制，在优化区域覆盖范围的网络部署中表现出色。

May, 2024

本文提出将大型语言模型（LLMs）融入多智能体系统（MASs）中来实现其自适应，并通过一个基于 MAS 的应用进行实践说明，从而为 MAS 的自适应提供新的范式。

Jul, 2023

大型语言模型 (LLMs) 在最近因其出色的理解和推理能力而受到了广泛关注，取得了许多领域的巨大进展。LLM 技术的进步也为电信领域的许多任务自动化提供了有希望的机会。本工作旨在提供 LLM-enabled 电信网络的全面概述，介绍了 LLM 的基本原理、关键技术和电信应用，并给出了未来发展方向。

May, 2024

通过评估最新的大型语言模型作为第三代合作伙伴计划（3GPP）文件参考的问答助手的能力，本文提供了性能评估的基准和测量方法，进行了数据预处理和微调，提供了适用于所有语言模型的增加响应准确性的指南，并提供了一种名为 TeleRoBERTa 的模型，其性能与基础语言模型相当，但参数数量少一个数量级。结果表明，大型语言模型可以作为电信技术文件的可靠参考工具，因此在故障排除、维护、网络运营和软件产品开发等多个领域具有潜力。

Apr, 2024

基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟中取得了重大进展，我们提供了一份综述，深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本方面和挑战。

Jan, 2024

大型语言模型的部署面临一些挑战，云部署方式会有长时间响应、高带宽成本和数据隐私问题。文章探讨了在 6G 边缘部署语言模型的潜力，介绍了多模态语言模型的关键应用，并提出了 6G 移动边缘计算的架构。此外，讨论了边缘训练和边缘推理的设计方面，提出了一些有效的技术以促进语言模型的高效部署。

Sep, 2023

本文探讨了基于多代理系统理论（SMA）与大型语言模型（LLM）的计算实体的动态影响，这些实体的特点是能够模拟复杂的人类互动，作为一种从使用专门的人工代理支持运营业务流程到基于应用知识和人类编排的战略决策的革命可能性。我们展示了利用基于大型语言模型（LLM）的代理开发，通过考虑行为元素并由策略驱动，从而刺激基于使用案例在商业场景中生成知识的能力，利用代理之间的讨论方法（引导式对话），为组织战略提供潜力，基于多代理系统理论（SMA）和创新的大型语言模型（LLM）的应用，为不同的应用、复杂性、领域和 LLM 的能力提供了一种不同和可适应的实验。

Mar, 2024

传统制造业面临适应动态环境和快速响应制造变化的挑战。多智能体系统的使用提高了适应性和协调能力，但需要进一步发展快速理解人类指令、操作适应性和自然语言整合的能力。大型语言模型如 GPT-3.5 和 GPT-4 通过使智能体能够用自然语言进行沟通并解释人类指令来增强多智能体制造系统，从而使其更具适应性，并能够处理特定上下文的指令。一项案例研究展示了该框架的实际应用，显示智能体可以有效地沟通、理解任务和执行制造过程，包括智能体之间精确的 G 代码分配。研究结果凸显了将大型语言模型不断整合到多智能体制造系统中以及开发复杂智能体通信协议的重要性，以实现更灵活的制造系统。

Jun, 2024

论文提出了一种新的基于大型语言模型的多智能体合作框架，在多种身体环境中测试并得到了良好的效果，其具备规划、沟通和与其他人类或智能体合作完成长期任务等能力，并且与人类沟通的模型更容易获得信任，这为未来的智能体合作研究奠定了基础。

Jul, 2023