数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
1. 场景与需求：大模型如何赋能网络？
核心问题： 大模型能否提供普适性 AI 服务，提升网络智能化水平？
挑战： 传统 AI 模型针对特定任务设计，无法适应场景变化；而大模型需具备更强的泛化能力。
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提升大模型在空口优化、网络管控中的智能化能力。
明确 6G 网络对大模型的架构和接口需求。
2. 基础理论：大模型如何匹配网络任务的多样性？
核心问题： 网络任务的输入输出形式多样，如何设计适配的模型架构？
挑战： 网络数据（如波形、拓扑流量）与语言模型的数据形式差异显著。
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开发适配网络特性的泛化能力强的大模型。
确定网络大模型的参数规模，避免资源浪费。
3. 极致性能：如何满足高可靠、低时延的网络需求？
核心问题： 大模型的推理时延如何满足实时性要求？
挑战： 网络应用中的幻觉现象（不可靠输出）可能导致严重后果。
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优化模型推理方法，提高推理速度。
改进数据质量和模型结构，减少幻觉现象。
4. 协同机制：大小模型如何实现智能协同？
核心问题： 如何在网络中实现云端大模型与边缘小模型的高效协作？
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大模型向小模型输出能力，小模型在边缘侧执行推理并反馈数据。
构建正反馈机制，促进大模型持续进化。
5. 分布式部署：如何优化资源利用？
核心问题： 大模型如何动态部署以实现性能和资源利用的最大化？
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融合数据并行、模型并行和张量并行的混合部署策略。
通过模型压缩和剪枝技术，降低通信带宽需求。
6. 网络架构：如何支持大模型的原生部署？
核心问题： 6G 网络如何实现通信、计算、数据与 AI 的深度融合？
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开发智能体（Agent）机制，支持模型的动态更新。
探索以 Token、Prompt 替代传统接口协议的可能性。
7. 安全隐私：如何保障数据安全？
核心问题： 大模型的隐私泄露风险如何应对？
挑战： Prompt 攻击可能导致训练数据泄露。
探索方向：
压缩模型规模，减少隐私暴露。数字化转型网www.szhzxw.cn
加强数据备份和异常处理，提高容灾能力。
8. 数据服务：如何获取高质量训练数据？
核心问题： 网络通信中的多样化数据如何统一管理？
探索方向：
建立统一的数据管理体系，确保数据一致性。
结合知识图谱技术，提升模型的表征和生成能力。
9. 评判体系：如何评估网络大模型的性能？
核心问题： 网络领域对确定性和可靠性的高要求如何满足？
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开发适用于网络通信的评估指标，如任务成功率、推理链长度等。
加强泛化性和安全性的测试。
10. 生命周期管控：如何实现模型的高效管理？
核心问题： 大模型的全生命周期如何进行管控和编排？
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使用分布式计算框架，实现资源的统一调度。
构建闭环管理机制，动态调整模型性能。
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