The anticipated integration of large artificial intelligence (AI) models with wireless communications is estimated to usher a transformative wave in the forthcoming information age. As wireless networks grow in complexity, the traditional methodologies employed for optimization and management face increasingly challenges. Large AI models have extensive parameter spaces and enhanced learning capabilities and can offer innovative solutions to these challenges. They are also capable of learning, adapting and optimizing in real-time. We introduce the potential and challenges of integrating large AI models into wireless communications, highlighting existing AIdriven applications and inherent challenges for future large AI models. In this paper, we propose the architecture of large AI models for future wireless communications, introduce their advantages in data analysis, resource allocation and real-time adaptation, discuss the potential challenges and corresponding solutions of energy, architecture design, privacy, security, ethical and regulatory. In addition, we explore the potential future directions of large AI models in wireless communications, laying the groundwork for forthcoming research in this area.


翻译:预计大型人工智能(AI)模型与无线通信的融合,将为即将到来的信息时代带来变革性浪潮。随着无线网络日益复杂,传统用于优化和管理的方法面临越来越大的挑战。大型AI模型具有广泛的参数空间和增强的学习能力,能够为这些挑战提供创新解决方案。它们还能够实时学习、适应和优化。本文介绍了将大型AI模型集成到无线通信中的潜力与挑战,重点阐述了现有的AI驱动应用以及未来大型AI模型所面临的固有挑战。本文提出了面向未来无线通信的大型AI模型架构,介绍了其在数据分析、资源分配和实时适应方面的优势,并讨论了在能源、架构设计、隐私、安全、伦理和监管方面的潜在挑战及相应解决方案。此外,本文探讨了大型AI模型在无线通信中的潜在未来发展方向,为该领域的后续研究奠定了基础。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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