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La convergencia de modelos de lenguaje grandes generativos (LLMs), redes de borde y sistemas multiagente representa una sinergia innovadora que promete grandes avances para las futuras generaciones inalámbricas, aprovechando el poder de la inteligencia colectiva y allanando el camino para redes autogestionadas donde la toma de decisiones inteligente ocurre justo en el borde. Este artículo establece las bases para incorporar inteligencia artificial generativa multiagente (IA) en redes inalámbricas, y establece el contexto para realizar LLM en el dispositivo, donde los LLM multiagente planean y resuelven tareas colaborativamente para lograr una serie de objetivos de red. Además, investigamos las profundas limitaciones de los LLM basados en la nube, y exploramos los LLM multiagente desde una perspectiva de teoría de juegos, donde los agentes resuelven tareas colaborativamente en entornos competitivos. Además, establecemos las bases para el diseño de la arquitectura de sistemas de IA generativa multiagente inalámbrica a nivel de red y a nivel de agente, e identificamos las tecnologías inalámbricas que se prevé que desempeñen un papel clave en la habilitación de LLM en el dispositivo. Para demostrar los prometedores potenciales de las redes de IA generativa multiagente inalámbrica, destacamos los beneficios que se pueden lograr al implementar agentes generativos inalámbricos en redes basadas en intención, y proporcionamos un estudio de caso para mostrar cómo los LLM en el dispositivo pueden contribuir a resolver intenciones de red de manera colaborativa. Finalmente, arrojamos luz sobre los desafíos potenciales y esbozamos una hoja de ruta de investigación hacia la realización de la visión de la inteligencia colectiva inalámbrica.
Zou et al. (Jue,) estudiaron esta pregunta.