LLM-Driven Auto Configuration for Transient IoT Device Collaboration

文章主要内容总结

本文提出了一种名为CollabIoT的系统,旨在解决瞬态物联网(IoT)环境中设备协作的安全性和无缝性问题。随着IoT设备数量激增(2024年已超188亿),设备已从被动感知向智能协作演进,且越来越多设备具有移动性(如配送机器人、可穿戴设备),需要在临时访问的环境中与本地设备安全交互。

CollabIoT的核心功能包括:

  1. 基于大语言模型(LLM)的访问控制政策生成:将用户的自然语言意图(如“允许配送机器人解锁车库门”)转换为细粒度的结构化访问控制政策,并通过多阶段验证确保政策的正确性和安全性。
  2. 设备自动配置:针对新加入的瞬态设备,自动生成基于能力的访问令牌(用于授权),并通过轻量级代理实现政策执行,同时提供硬件无关的抽象接口,解决设备异构性问题(如不同厂商API差异)。
  3. 高效的运行时性能:原型系统在测试床和大规模仿真中验证了有效性,LLM政策生成准确率达100%,新设备配置时间约150ms,代理的网络开销最高2ms,访问控制开销最高0.3ms。

创新点

  1. LLM驱动的政策生成与验证:通过多阶段验证(语法、语义、属性冲突检查)解决LLM输出的不确定性(如幻觉、逻辑不一致),确保生成的访问控制政策准确反映用户意图。
  2. 自动化的瞬态设备配置:结合基于能力的访问令牌和轻量级代理,实现瞬态设备的无干预接入,无需用户手动
### 大型语言模型驱动的多模态目标 大型语言模型(LLM)在人工智能系统中的应用已经扩展到多模态领域,这使得AI能够处理来自不同模式的数据,例如文本、图像和视频。这种能力的核心在于通过联合训练方法来增强模型的理解力和生成能力。 #### 联合训练的重要性 大规模多模态模型可以通过与LLM共同训练的方式实现更深层次的学习效果[^1]。这种方法不仅提高了模型对于单一数据类型的理解能力,还增强了其跨模态推理的能力。这意味着当面对复杂的输入场景时,比如既包含视觉信息又涉及自然语言指令的任务,这些模型可以提供更加精准的结果。 #### 实验研究进展 关于量化技术如何影响从传统大语言模型(LLMs)向多功能学习机器(Multi-Function Learning Machines, MLLMs)转变的研究表明,在保持性能的同时减少计算资源消耗方面取得了显著成就[^2]。这对于实际部署来说至关重要,因为它允许更高效率地利用现有硬件设施而无需牺牲太多精度。 #### 集成实例展示 将强大的任务规划功能赋予机器人系统可通过引入视觉-语言模型(VLMs),并与先进的LLM相结合得以实现。具体而言,GPT-4V(ision)被用来拓展之前提到过的基于纯文字提示的任务计划器至支持多种感官输入形式的新版本(Fig. 15)[^3]。在这个过程中,人类执行的动作会被捕捉下来并转化为可供模仿学习使用的序列化描述,从而让机械臂或其他自动化设备具备一定程度上的自主操作技能。 #### 动力学引导扩散建模的应用探索 为了进一步优化针对特定应用场景下的设计流程,“动力学指导下的扩散模型用于机器人操纵器设计”的项目提出了一个新的框架思路[^4]。该理论结合物理规律约束条件以及概率分布特性来进行创新性的结构构思,可能对未来开发适应性强且灵活度高的新型智能装备起到推动作用。 ```python import torch from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTImageProcessor, AutoTokenizer model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") image_processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning") def predict(image_path): image = Image.open(image_path) pixel_values = image_processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values generated_ids = model.generate(pixel_values=pixel_values, max_length=16) captions = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) return captions[0] print(predict('example.jpg')) ``` 上述代码片段展示了如何使用预训练好的ViT-GPT2模型完成简单的图片说明生成功能,这是典型的由LLM驱动的多模态目标任务之一。
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