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网络大型语言模型：工作流程、进展与挑战
通过回顾现有工作，我们按类别介绍了应用语言模型于网络领域的突出成果，并详细解释它们在工作流程的不同阶段的操作方式。此外，我们深入探讨了遇到的挑战，讨论了潜在解决方案，并勾勒了未来的研究前景。我们希望这份调查能为研究人员和实践者提供洞见，推动
PDF3 months ago
大型语言模型网络适应
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。
PDF5 months ago
深度强化学习在通信和网络中的应用：综述
本文为关于深度强化学习在通信和网络方面应用的全面文献综述，着重介绍如何利用强化学习和深度学习来解决如动态网络接入、数据速率控制、无线缓存等问题并实现 5G 及以后的下一代网络的优化。
PDF6 years ago
机器学习在无线网络中的应用：关键技术与未解决问题
本文全面调查了机器学习在无线通信中的应用，分类为 MAC 层的资源管理，网络层的网络和移动性管理，以及应用层的定位，并根据采用的机器学习技术组织了每个方面的文献。同时，提出了使用 ML 的条件和未解决的问题，以促进未来的研究。
PDF6 years ago
网络机器学习：工作流程、进展和机会
本文介绍了机器学习技术在网络领域的应用及其工作流程，并针对不同的网络设计目标分析了其具体实现和优势，旨在为研究人员提供广泛的研究方向及指南。
PDF7 years ago
MM无线缓存：技术误解与商业障碍
本研究讨论了缓存技术在无线网络中的应用，重点探讨了网络、信息理论、机器学习和无线通信等不同领域之间的联合研究，同时分析了涉及的利益相关者之间的复杂关系。最终，我们对 5G 无线网络中的缓存进行了前景展望和利益相关者分析。
PDF8 years ago