利用大型语言模型 (LLM) 的适应性，以提供更好的性能和更强的泛化能力，本文首次研究了将 LLM 应用于网络的可持续设计理念，通过 NetLLM 框架实现了高效的 LLM 适应网络问题，并展示了它在不同网络任务中的有效性。

Feb, 2024

基于大型语言模型（LLM）开发在线社交网络的应用程序是具有挑战性的，并且在研究界中报道相对较少。本研究将 LLM 应用程序分为三类：知识任务、娱乐任务和基础任务，并提供了相应的挑战、解决方案和经验教训。据我们所知，这是第一篇关于将 LLM 应用于社交网络开发的综合性论文。

Jan, 2024

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

利用大语言模型从自然语言查询生成任务特定代码的一种新方法，解决了网络管理中的可解释性、可扩展性和隐私问题，并且展示了高准确性、成本效益和进一步增强的潜力。

Aug, 2023

提出了一种以 GPT 为基础的光网络框架，通过部署在控制层的智能代理实现对物理层的智能控制和与应用层的高效交互。框架通过用户输入和精心制作的提示来从光网络专业领域的全面资源库中提取领域知识，并生成控制指令和结果表示，以实现在光网络的自主运行和维护。研究还详细描述了进行提示工程、建立领域知识库和执行复杂任务的方法，然后在网络告警分析和网络性能优化这两个典型任务上对所提出的框架进行了验证，2,400 个测试情境的响应准确率和语义相似性显示了 GPT 在光网络中巨大的潜力。

May, 2024

这篇研究论文介绍了一种名为 WirelessLLM 的综合框架，旨在将大型语言模型应用于无线通信网络领域，并解决其独特挑战和需求。通过确定知识对齐、知识融合和知识演进三个基本原则，并探讨了构建 WirelessLLM 的关键技术，包括提示工程、检索增强生成、工具使用、多模态预训练和领域特定微调。此外，还展示了 WirelessLLM 在解决无线网络典型问题方面的实际应用和益处，并提出了未来研究的挑战和潜在方向。

May, 2024

人工智能和大型语言模型在管理复杂的现代网络方面具有巨大的潜力，但对于语言模型在理解计算机网络方面的能力尚存在较大的研究空白。本研究通过详尽的实证研究，首次探讨了语言模型对计算机网络的理解程度，并提出了多个研究问题以评估语言模型在网络相关任务中的表现。研究结果表明，虽然私有的语言模型在小型和中型网络中取得了令人瞩目的成果，但对于复杂网络拓扑的理解仍存在挑战，尤其是对于开源模型。此外，我们还提供了关于如何通过提示工程提高某些任务准确性的见解。

Apr, 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

这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

Jul, 2023

大型语言模型在网络安全领域的应用、使用方式、局限性以及如何克服这些局限性和期望中的成果进行了调查。

Feb, 2024