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I。出现了S 6G，由于新的应用程序和用户订阅的激增，对当前网络的需求迅速增长。为了应对这些挑战，探索了创新的解决方案，例如多租户方法。这使网络运营商和服务提供商可以共享资源，从而提高运营效率。但是，这种共享环境引入了用户需求和网络容量的复杂波动。管理这些复杂性需要确定关键的架构和技术对6G。基于意图的网络（IBN）可以使用意图使用最小的外部干预[1]实现灵活和模拟的网络操作。声明意图仅描述了持续状态，而无需提及详细行动以实现它。因此，系统内部复杂性被抽象为高水平的意图。的意图是由试图将电流与所需状态持续匹配的网络调和。大型语言模型（LLM）越来越多地提出了创建真正的自主网络[2]。llms在文本生成，事实信息以及复杂的逻辑和时间推理中表现出色。他们擅长与API等外部工具进行交互。通过利用其新兴推理，可以将基于LLM的代理嵌入到整个Intent驱动的6G架构中。这将创建一个集体智能系统，用于网络服务提供和资源共享与所有利益相关者的目标保持一致。尽管如此，LLMS遇到了重大挑战，包括开销，幻觉和安全威胁。他们需要改善数学推断以及处理复杂环境。很多时候，LLM会产生反映社会偏见或毒性的结合[3]。服用这些
Maestro：基于意图的6G网络的LLM驱动的协作自动化
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