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标签：NeuralSmith×
6月16日
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5月25日
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09:54arXiv cs.LG@Seyed Bagher Hashemi Natanzi, Pranshav Gajja, Bo Tang, Vijay K. Shah
精选
O-RAN 架构允许通过模块化的 xApps 和 rApps 将 AI 直接嵌入到无线接入网中，但创建这些应用（数据收集、模型训练、代码编写和安全部署）仍然缓慢且主要依赖人工。大型语言模型（LLM）具备强大的推理和代码生成能力，但不适合实时 RAN 控制所需的快速、确定性推理。本文提出了一种概念验证的“双脑”架构，结合了两种优势：基于 LLM 的编排器将运营商意图转化为数据收集策略和部署代码，而自动化 ML 引擎 NeuralSmith 通过 API 按需训练轻量级分类器。文章描述了架构和部署工作流，分享了来自容器化 O-RAN 5G SA 测试床的实践见解，并讨论了开放的研究方向。
论文O-RANLLMAI服务部署双脑架构NeuralSmith
推荐理由：O-RAN 开发者终于有了将 LLM 的灵活性与实时推理效率结合起来的可行方案——双脑架构直接解决了 AI 应用部署慢、手动操作多的问题，做 RAN 智能化的团队值得关注这个原型和测试床经验。
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