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

通过将生成式人工智能（GAI）与现代物联网（IoT）相结合，我们提出了生成式物联网（GIoT）的概念，并研究了其潜在前景。我们介绍了四种 GAI 技术，讨论了 GIoT 的应用，并提出了一个基于 GAI 的安全激励机制框架，使用生成扩散模型（GDMs）进行机制设计，并应用区块链技术进行安全的 GIoT 管理。最后，我们通过现代车辆的交通监测案例研究，展示了利用 GDMs 生成有效合同来激励用户提供高质量感知数据。未来还有一些值得研究的开放方向，以促进 GIoT 的普及。

Oct, 2023

生成人工智能已经成为解决区块链技术关键挑战的有希望的解决方案。本论文介绍了生成人工智能技术，概述了它们的应用，并讨论了将生成人工智能纳入区块链的现有解决方案。此外，案例研究表明生成扩散模型可以优化区块链网络性能指标。实验结果清楚地显示，与传统人工智能方法相比，所提出的生成扩散模型方法可以更快地收敛、获得更高的奖励，并显著提高区块链网络的吞吐量和延迟。最后，本文提出了生成人工智能在区块链应用中的未来研究方向。

Jan, 2024

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

人工智能的生成模型在通信物理层的应用

Dec, 2023

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。

Feb, 2024

本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。

Nov, 2019

高性能生成人工智能与边缘智能之间的相互作用提供了新的机会，而基于大量计算资源和大规模未标记语料的 GAI 预训练为 EI 提供了强大的基础知识，而 EI 可以利用碎片化计算资源为 GAI 聚合个性化知识。本文提出了一种面向 GAI 的综合网络（GaisNet），它利用无数据的知识传递来缓解矛盾，并通过双向的知识流实现 GAI 的循环模型微调和任务推断，实现了 GAI 和 EI 之间无缝融合和协同进化。实验结果验证了所提机制的有效性。最后，我们讨论了 GAI 和 EI 之间相互作用的未来挑战和方向。

Jan, 2024

近年来，移动计算和物联网网络的快速部署使得无线系统的通信和感知能力大幅增强，而基于大数据分析、普适计算和人工智能（AI）的新型网络架构 —— 无线 AI 将 AI 推向网络边缘，成为未来智慧网络演进的关键，本文提出了一个从数据驱动的角度出发，关于无线 AI 的最新研究的综合调查，尤其在数据驱动领域，对无线 AI 在各个领域具有的应用进行了深入讨论，为无线网络的设计和优化提供了可能的解决方案和方向。

Feb, 2020

本文首次全面综述遗传算法在无线网络中的应用，强调了其在机器学习、优化和分类方面的卓越通用性和适应性。

Nov, 2014