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ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。
生成AI的时代和AI生成的一切
生成的AI（GAI）已成为人工智能方面的重要进步，以其语言和图像产生能力而闻名。本文介绍了“ AI生成的一切”（AIGX），该概念将GAI扩展到纯粹的内容创建到实时的适应和控制范围，并控制了各种技术领域。在网络中，AIGX与物理，数据链接，网络和应用程序层紧密合作，以增强对各种系统和服务设置以及应用程序和用户需求的响应的实时网络管理。网络是通过AIGX生命周期进一步优化的重要组成部分，即数据收集，分布式预培训和快速决策，从而建立了相互增强的相互作用。更重要的是，我们提供了一个重点介绍功率分配的深入案例研究，以说明AIGX和网络系统之间的互换。通过此探索，本文分析了GAI在网络中的重要作用，阐明了网络增强AIGX功能的方式，并强调了它们形成的美德交互式周期。希望本文为后续的未来研究铺平道路，旨在完全释放GAI和网络的潜力。
通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究
检索增强发电（RAG）通过从外部数据来源中详细介绍广泛的上下文（又称A.知识基础）。当前的抹布增强的生成服务主要托管在云环境中，依靠静态知识库而没有实时信息，这可能会导致限制的可扩展性，响应性和整体服务质量。一个有前途的机会是将此类服务的部署扩展到网络边缘，利用6G网络的预期功能。在本文中，我们提出了一个在6G中的抹布增强生成服务的部署框架。我们解决了服务部署，6G网络和用户交互的融合方面的关键挑战。此外，我们还通过数据融合，动态知识基础部署，服务自定义和交互式用户体验来探索潜在的技术，以增强基于RAG的服务。最后，我们阐明了未来的道路，可以有效地部署和交付rag增强的代理服务。
ECE 659智能传感器和传感器网络 通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究 在6G网络中有效检索增强生成服务 随机过程.pdf
本课程旨在向学生介绍物联网系统设计，部署和管理中典型的基本主题和问题。它突出了我们社会中物联网发展的重要性，并研究了典型的物联网设备和网络的重要组成部分，并讨论了当前和未来的物联网趋势。该课程强调了AI在解决物联网网络复杂性，自我意识和大数据处理问题中的作用。还引入了IoT网络核心的主题，包括数据融合，同步，云计算，本地化，嵌入式/小型AI和图形信号处理，压缩传感，聚类和IOT分析，分析和IOT分析，区块链及其在IoT中的应用。传感器网络将被用作物联网中的新兴应用程序。