Dieser Artikel diskutiert die Entwicklung von KI in drahtlosen Kommunikationsnetzen und betont den Übergang von isolierten aufgabenspezifischen Modellen hin zu generalisierbareren und anpassungsfähigeren KI-Modellen, inspiriert von den jüngsten Erfolgen bei großen Sprachmodellen (LLMs) und der Computervision.
Um die aufgabenspezifischen KI-Strategien in drahtlosen Netzwerken zu überwinden, schlagen die Autoren ein einheitliches drahtloses physikalische-Schicht-Fundationsmodell (WPFM) vor. Zu den Herausforderungen gehören die Gestaltung effektiver Vortrainingsaufgaben, die Unterstützung der Einbettung heterogener Zeitreihen und die Interaktion, die für den Menschen verständlich ist.
Der Artikel präsentiert einen strategischen Rahmen, der sich auf die Einbettung drahtloser Zeitreihen, selbstüberwachtes Vortraining und semantisches Repräsentationslernen konzentriert. Das vorgeschlagene WPFM zielt darauf ab, verschiedene drahtlose Signale zu verstehen und zu beschreiben und die Interaktion zwischen Mensch und drahtlosen Netzwerken zu ermöglichen. Abschließend werden die nächsten Forschungsschritte für WPFMs, einschließlich der Integration mit LLMs, skizziert.
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by Jaron Fontai... at arxiv.org 03-20-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.12065.pdfDeeper Inquiries