Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks
Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks: A Survey Мультимодальные модели-основы, улучшенные данными, для прогнозирования и управления в беспроводных сетях: Обзор Этот обзор исследует применение мультимодальных моделей-основ (FM), улучшенных данными, для прогнозирования и управления в беспроводных сетях. Модели-основы представляют собой значительный прорыв в ИИ, характеризующийся крупномасштабным обучением, адаптивностью, эмерджентностью и гомогенизацией, что позволяет им обрабатывать различные приложения. Интеграция FM в беспроводные сети призвана преодолеть ограничения традиционных специализированных моделей ИИ, которые часто не обладают общностью и с трудом справляются с растущей сложностью сетей и мультимодальными данными. Документ обсуждает, как FM могут способствовать пониманию мультимодальной контекстной информации в беспроводных средах. Далее подробно описывается их специфическое применение к важнейшим задачам управления сетью, таким как прогнозирование и контроль. Обзор также рассматривает разработку FM, специфичных для беспроводных сетей, с учетом доступных наборов данных и методологий. В заключение, он обозначает проблемы и будущие направления использования FM-улучшенных беспроводных сетей для создания универсальных ИИ-агентов, способных управлять сложными сетевыми требованиями. #МоделиОсновы #БеспроводныеСети #ИИ #МашинноеОбучение #Прогнозирование #Управление #МультимодальныйИИ #Обзор #Б5Г #ГенеративныйИИ документ - https://arxiv.org/pdf/2601.03181v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks: A Survey Мультимодальные модели-основы, улучшенные данными, для прогнозирования и управления в беспроводных сетях: Обзор Этот обзор исследует применение мультимодальных моделей-основ (FM), улучшенных данными, для прогнозирования и управления в беспроводных сетях. Модели-основы представляют собой значительный прорыв в ИИ, характеризующийся крупномасштабным обучением, адаптивностью, эмерджентностью и гомогенизацией, что позволяет им обрабатывать различные приложения. Интеграция FM в беспроводные сети призвана преодолеть ограничения традиционных специализированных моделей ИИ, которые часто не обладают общностью и с трудом справляются с растущей сложностью сетей и мультимодальными данными. Документ обсуждает, как FM могут способствовать пониманию мультимодальной контекстной информации в беспроводных средах. Далее подробно описывается их специфическое применение к важнейшим задачам управления сетью, таким как прогнозирование и контроль. Обзор также рассматривает разработку FM, специфичных для беспроводных сетей, с учетом доступных наборов данных и методологий. В заключение, он обозначает проблемы и будущие направления использования FM-улучшенных беспроводных сетей для создания универсальных ИИ-агентов, способных управлять сложными сетевыми требованиями. #МоделиОсновы #БеспроводныеСети #ИИ #МашинноеОбучение #Прогнозирование #Управление #МультимодальныйИИ #Обзор #Б5Г #ГенеративныйИИ документ - https://arxiv.org/pdf/2601.03181v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM