GenAINet：通过知识转移与推理实现无线群体智能
人工智能
2025-05-06 v3 网络与互联网体系结构
信号处理
摘要
生成式人工智能 (GenAI) 与通信网络预计将在 6G 中产生突破性的协同效应。通过无线网络连接 GenAI 代理有可能释放群体智能 (CI) 的力量，并为通用人工智能 (AGI) 铺平道路。然而，当前的无线网络被设计为“数据管道”，不适合容纳和利用 GenAI 的力量。在本文中，我们提出了 GenAINet 框架，其中分布式 GenAI 代理通信知识（事实、经验和方法）以完成任意任务。我们首先提出了单个 GenAI 代理的架构，然后提供了一个集成 GenAI 能力以管理网络协议和应用程序的网络架构。在此基础上，我们通过提出语义原生 GenAINet 来研究有效的通信和推理问题。具体而言，GenAI 代理从异构原始数据中提取语义，构建并维护一个表示知识片段之间语义关系的知识模型，供 GenAI 模型检索以进行规划和推理。在这种范式下，根据目标任务的复杂性，可以灵活实现不同层次的协作。此外，我们进行了两项案例研究：通过无线设备查询，我们证明了提取、压缩和传输通用知识可以提高查询准确性同时降低通信成本；在无线功率控制问题中，我们展示了分布式代理可以通过协作推理独立完成通用任务而无需预定义的通信协议。最后，我们讨论了在 6G 网络中应用大语言模型 (LLMs) 的挑战和未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2402.16631,
title = {GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge Transfer and Reasoning},
author = {Hang Zou and Qiyang Zhao and Samson Lasaulce and Lina Bariah and Mehdi Bennis and Merouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16631},
year = {2025}
}