大模型在智能通信中的应用与挑战分析
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i3.15591
Abstract
随着人工智能技术的快速发展,大规模预训练模型(大模型)在智能通信领域的应用正逐步深入,带来了许多新的机遇与挑战。大模型通过其强大的自然语言处理、语音识别与合成能力,为智能客服、实时翻译、个性化推荐等应用提供了更高效、更智能的解决方案。然而,如何在数据处理、训练成本、语义理解、实时响应等方面克服技术瓶颈,仍然是智能通信面临的关键问题。本文从大模型在智能通信中的核心应用入手,分析了其在实际应用场景中的表现,并探讨了其在技术实现中的挑战。同时,本文还展望了未来大模型在智能通信中的发展趋势,包括多模态融合、自适应学习与个性化服务、边缘计算与分布式架构的应用以及伦理规范与法律监管的重要性。本研究为智能通信技术的进一步发展提供了有益的参考。
Keywords
大模型；智能通信；应用场景；技术挑战；发展趋势
Full Text
PDF - Viewed/Downloaded: 0 TimesReferences
[1] 张圆梦,周琴,袁丽莉.大模型驱动下智能化城市公共服务应用探究[J].信息通信技术与政策,2024,50(9):37-42.
[2] 汪梦西,张海勇,徐池.智能算法在短波选频中的应用与挑战[J].通信技术,2023,56(1):126-130.
[3] 常永波,姚亦非,陈俊琰.大模型驱动下的产业应用生态:内涵,演进与挑战[J].可持续发展,2024,14(3):710-718.
[4] 王睿,张留洋,高志涌,等.面向边缘智能的大模型研究进展[J].计算机研究与发展,2025,(62):1-18.
[5] 刘阳,曾刚,黄超,等.基于大模型智能体的安全运营服务创新实践[J].电信工程技术与标准化,2025,38(2):26-33.
[2] 汪梦西,张海勇,徐池.智能算法在短波选频中的应用与挑战[J].通信技术,2023,56(1):126-130.
[3] 常永波,姚亦非,陈俊琰.大模型驱动下的产业应用生态:内涵,演进与挑战[J].可持续发展,2024,14(3):710-718.
[4] 王睿,张留洋,高志涌,等.面向边缘智能的大模型研究进展[J].计算机研究与发展,2025,(62):1-18.
[5] 刘阳,曾刚,黄超,等.基于大模型智能体的安全运营服务创新实践[J].电信工程技术与标准化,2025,38(2):26-33.
Copyright © 2025 孙连发, 臧军
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License