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。
探索方向：
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。
探索方向：
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。
探索方向：
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？
探索方向：
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？
探索方向：
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？
探索方向：
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。
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？
探索方向：
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？
探索方向：
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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