Wir führen ubiquitäre Intelligenz als ein Paradigma ein, in dem große Sprachmodelle (LLMs) innerhalb von netzwerkgetriebenen Ökosystemen evolvieren. Im Gegensatz zu statischen Modellbereitstellungen ermöglicht dieser Ansatz eine skalierbare und kontinuierliche Intelligenzsteigerung durch Koordination zwischen Netzwerken und LLMs. Drahtlose Netzwerke unterstützen systemgesteuertes lebenslanges Lernen, während LLMs die Entwicklung nächster Netzwerkgenerationen vorantreiben, die anpassungsfähiger und reaktionsschneller sind. Diese Ko-Evolution hebt einen Wandel hin zu selbstverbessernden Systemen hervor, die das Wachstum von Fähigkeiten in unterschiedlichen und ressourcenbeschränkten Umgebungen aufrechterhalten.
Yin et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.