
モバイルユーザーとエッジサーバーの協調的な訓練フレームワークを提案し、エネルギー消費、遅延、モデルの安定性を同時に最適化する。


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モバイルエッジコンピューティングにおける安定なllm訓練のためのリソース割当て


モバイルエッジコンピューティングにおける安定なLLM訓練のためのリソース割当て



モバイルエッジコンピューティングにおいて、タスクの更新と オフロードの方策を共同で最適化することで、情報の新鮮さを表す年齢指標を最小化する。



MEC システムにおいて、送信遅延と計算遅延を考慮しつつ、情報の最新性を最大化するための最適な更新生成戦略を明らかにする。



MEC システムにおける情報の最新性を最大化するための最適な更新生成戦略
