Feb, 2024

GenAINet：通过知识传递和推理实现无线智能集体

PDF
TL;DR在本文中，我们提出了 GenAINet 框架，其中分布式的 GenAI 代理通过无线网络进行知识传播，以完成任意任务。我们构建了一个整合了 GenAI 能力的网络架构，研究了通过语义本地化的 GenAINet 的有效通信和推理问题。在这种范式下，代理可以通过有效的通信从其他代理的经验中快速学习，以做出更好的决策。最后，我们指出，开发一个分层语义级别的电信世界模型是达到集体智能网络的关键路径。
generative artificial intelligencecommunication networksgenai agentswireless networkcollective intelligence
发现论文，激发创造
  • 人工智能通用化（AGI-Native）无线系统：逾越 6G 之旅

    提出了 AI 本地化无线系统的概念，通过赋予其必要的常识，向人工通用智能系统转化。通过感知模块和类比推理等认知能力，构建了系统的认知模型，并探讨了其在下一代 DT、认知化人工身影和大脑级元宇宙体验等应用方面的潜力。

    Apr, 2024

  • 基于意图的语义交流的神经符号人工智能

    本研究提出了一种新的技术框架 ——NeSy AI，结合 GFlowNet 和优化问题解决方案，来学习生成 6G 系统数据，具有更高的语义可靠性，并通过验证实现了比传统通信系统更高效的、具有更好的数据推理能力的数据传输方式。

    May, 2022

  • 智能互联网：提升通讯和智能的集体优势

    通过 5G 和 6G 的发展，连接更广泛的事物和智能，培育集体智慧，支持信息经济元语言，从而推进信息网络，提升通信和智能水平。

    Apr, 2019

  • 无线数据知识图谱的学习与绿色智能通信的方法与实验

    通过将知识图谱的概念融入移动网络的智能操作中，建立了一个无线数据知识图谱，从而实现对从无线通信网络收集的海量和复杂数据的特征数据集的按需生成，提高了人工智能训练、推理和验证过程的效率，并显著减少了通信网络的资源浪费和开销。

    Apr, 2024

  • 生成人工智能（GAI）在移动和无线网络中的应用：综述

    人工智能在移动网络和物联网领域的成功促进了移动网络和未来互联网向整合人工智能的物联网时代迈进。本文详细介绍了生成式人工智能在移动和无线网络中的作用，包括基础知识、模型、应用、网络管理、无线安全、语义通信，并总结了当前移动和无线网络中生成式人工智能的研究现状和面临的挑战。

    May, 2024

  • 在生成类人工智能时代的黎明：关于 6G 无线智能的新前沿的教程与综述

    通过对 6G 网络研究中的数据驱动的无线研究、生成式人工智能、生成模型、GMs 和 6G 网络研究等关键词进行分析，本文介绍了生成模型的教程和调查，并对无线研究领域的核心问题进行了回顾和分析，提出了 GMs 在 6G 网络研究的重要作用，并针对未来可能面临的挑战提供了潜在的策略和有希望的解决办法。

    Feb, 2024

  • 6G 无线网络数字孪生：生成 AI 作为关键驱动器

    数字孪生通过同步数字复制品实现物理实体的仿真、评估和优化，在复杂的无线网络中作为一项有前景的技术引起了越来越多的关注。本文讨论了在 6G 时代中，考虑到复杂的网络架构、巨大的网络规模、广泛的覆盖范围和多样化的应用场景，对无线网络数字孪生的新要求，并进一步探讨了生成式人工智能，如变压器和扩散模型等在多个方面强化 6G 数字孪生的应用，包括实施、物理 - 数字同步和切片能力。随后，我们提出了一个基于分层生成式人工智能的无线网络数字孪生，包括消息层和策略层，并通过数值结果提供了一个典型的应用案例来验证其有效性和效率。最后，我们讨论了 6G 时代无线网络数字孪生的开放性研究问题。

    Nov, 2023

  • 具有人工智能的通信系统的生成网络层

    传统的网络层的作用是通过中间网络节点从源到目的地传输数据包副本。我们提出了一个使用中间或边缘网络节点的生成式网络层，并分析了它对网络中所需数据速率的影响。我们进行了一个案例研究，其中生成式网络层通过生成式 AI 生成由大幅压缩的潜在表示组成的提示的图像。在图像质量约束下的网络流分析结果显示，生成式网络层可以在所需数据速率方面实现超过 100% 的改进。

    Dec, 2023

  • 基于生成模型的下一代无线网络优化：基础、现状与关键挑战

    下一代无线网络中，生成式人工智能（Generative AI，GAI）模型的应用可以提升资源分配和网络性能优化，解决传统优化技术面临的挑战。

    May, 2024

  • 少数据，更多知识：构建下一代语义通信网络

    介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

    Nov, 2022