生成式 AI 驱动的语义通信网络：架构、技术与应用
信号处理
2024-01-09 v2
摘要
生成式人工智能 (GAI) 已成为一个迅速发展的领域，在智能且自动地创建多样化内容方面展现出巨大潜力。为支持此类人工智能生成内容 (AIGC) 服务，未来的通信系统应在有限且宝贵的频谱资源下满足更为严格的要求（包括数据速率、吞吐量、时延等）。为应对这一挑战，语义通信 (SemCom) 通过提取和传输语义来大幅减少资源消耗，被视为一种革命性的通信方案。先进的 GAI 算法促进了 SemCom 在模型训练、知识库构建和信道适配方面的复杂智能化。此外，GAI 算法在 SemCom 网络管理中也发挥着重要作用。在本综述中，我们首先概述 GAI 和 SemCom 的基础知识以及两项技术的协同效应。特别是，我们提出了 GAI 驱动的 SemCom 框架，分别讨论了用于信息创建的多种 GAI 模型、支持 SemCom 的信息传输以及面向 AIGC 的信息有效性。随后，我们深入探讨了涉及新型管理层、知识管理和资源分配的 GAI 驱动 SemCom 网络管理。最后，我们展望了几个有前景的用例，即自动驾驶、智慧城市和元宇宙，以进行更全面的探索。
引用
@article{arxiv.2401.00124,
title = {Generative AI-driven Semantic Communication Networks: Architecture, Technologies and Applications},
author = {Chengsi Liang and Hongyang Du and Yao Sun and Dusit Niyato and Jiawen Kang and Dezong Zhao and Muhammad Ali Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00124},
year = {2024}
}