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RSS订阅原创 告别“人工”联邦学习！Agentic AI：重塑 FL 的全自动设计新范式
摘要：韩国庆熙大学和悉尼大学团队提出Agentic AI联邦学习新框架，解决传统FL依赖人工调参、扩展性差等问题。该系统通过多智能体协同（信息检索、代码生成、评估推理、规划调度四大模块），实现FL全流程自主设计与优化。核心创新包括目标分解、多步推理和反思学习机制，显著提升系统灵活性和效率。研究同时指出LLM幻觉风险、代码验证等关键挑战，为下一代智能联邦学习系统提供重要理论框架。论文发表于Authorea Preprints（2025）。
2025-12-23 17:53:45
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原创 当代语义通信综述：心智理论、生成式AI与深度联合信源-信道编码
本综述首次将语义通信研究系统划分为三大方向：心智理论、生成式AI与深度联合信源-信道编码。我们全面梳理其原理、优势与挑战，并展望量子技术赋能语义通信的未来前景。
2025-10-12 16:23:57
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原创 通用智能（AGI），还是个性化智能（API）？基于大模型（如 ChatGPT, DeepSeek）的个性化联邦智能前沿综述
区别于人工通用智能 （AGI），本文系统提出“人工个性化智能（API）”的愿景，并以个性化联邦智能（PFI）为核心，构建连接大模型能力与终端用户需求之间桥梁的关键技术框架。
2025-05-19 13:20:09
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原创 面向无线网络的ChatGPT/DeepSeek等大模型技术综述
本综述系统梳理了无线网络优化与基于强化学习的大语言模型（RL-based LLMs）两大领域的关键技术，深入探讨了它们的融合动因、挑战与前沿进展，并展望了未来的发展方向与应用潜力，为推动智能通信系统和LLMs的发展提供了参考。
2025-05-18 18:11:06
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空空如也
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