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1、 IEEE 电信特刊电信特刊 基于基于电信领域大规模电信领域大规模 AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图白皮书：创新、可扩展性与数字体验升级路线图白皮书 iGroup 中国中国 IEEE 数据库团队数据库团队 2025 年年 7 月月 2 IEEE 文献推荐报告 目录目录 前言：前言：.3 LARGE-SCALE AI.4 LARGE TELECOM MODELS.4 LARGE-SCALE AI IN TELECOM.5 LARGE TELECOM MODELS ARCHITECTURES&DEPLOYMENT.6 DATASETS.7 EVALUATION BENCHMARKING O

2、F LARGE TELECOM MODELS.8 A LOOK INTO THE HARDWARE ADVANCEMENT&REQUIREMENTS.8 APPLICATIONS AND USE-CASES.9 LTMS FOR NETWORK PLANNING.10 LARGE TELCO MODELS:NAVIGATING REGULATORY AND ETHICAL COMPLEXITIES.11 3 IEEE 文献推荐报告 前言：生成式人工智能（AI）作为一种新兴前沿技术，正在重塑未来蜂窝网络的 AI 格局。它通过将高级智能与革命性用户体验相融合，为通信领域带来全新范式。尤其在向 6G

3、 系统演进的过程中，其原生 AI网络设计面临诸多固有挑战，需要创新解决方案以实现实时网络编排、智能决策和自适应动态配置。与此同时，6G 所设想的用户体验日益复杂，传统无线技术和常规 AI 方案已无法满足其高阶需求。凭借在多领域展现的颠覆性影响，生成式 AI 具备巨大潜力应对这些挑战。其卓越能力体现在：管理复杂任管理复杂任务、自主运行，并能无缝适应超出训练场景的务、自主运行，并能无缝适应超出训练场景的新环境。新环境。值得注意的是，生成式 AI 为电信和蜂窝网络提供了跨越 6G 系统鸿沟的变革性机遇，推动行业进入一个系统与用户层面全面创新的新时代。本质上，生成式 AI 引入电信领域主要通过一类称为

4、大型电信模型（大型电信模型（LTMs）的大规模 AI 模型实现。这些 LTMs 专为适配电信生态系统需求而设计，旨在将通用大规模 AI 模型的能力转化为电信场景的解决方案。电电信领域大规模信领域大规模 AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图白皮书：创新、可扩展性与数字体验升级路线图白皮书首先阐释 LTMs 及其在无线接入网（RAN）与核心网中的独特作用，进而延伸讨论以下关键领域。Fundamentals of large-scale AI：解析构成大规模 AI 的生成式架构与模型，涵盖多模态训练数据处理、预训练与微调技术、对齐技术（如基于人类反馈的强化学习 RLHF）及网络部署策略等前沿趋势

5、。From large-scale AI models to LTMs：突破现有大规模 AI 模型在电信领域的局限性，通过理论层面的必要改造预见 LTMs 的诞生。LTMs for physical and MAC layer designs：涉及资源分配、频谱管理、信道建模和移动性管理等核心问题。LTMs for network management and optimization：覆盖开放无线接入（O-RAN）等新兴框架中的自适应监控与控制，并强调结合强化学习（RL）实现以用户为中心的网络优化。Datasets for LTMs：通过电信专用数据集支持 LTMs 的部署，并提供基准测试和

6、评估框架来衡量 LTMs 的性能表现。Hardware advancements and requirements for LTMs：重点关注高性能计算平台在加速 LTM 部署中的作用，以及无线接入网(RAN)与 AI 的融合如何助力 LTMs 在未来蜂窝网络中的应用。New use cases and applications of LTMs：基于边缘的分布式 LTM 框架、LTMs 中联邦学习的新方法、结合强化学习(RL)的 LTM 交互、基于意图的 LTM 管理等。Regulatory and ethical considerations for LTMs：强强调数据治理和问责制是确保