RadioLLM：通过混合提示和令牌重编程将大型语言模型引入认知无线电

本研究解决了认知无线电技术在实际应用中任务特定且缺乏可扩展性的问题。提出了一种新颖的框架RadioLLM，通过混合提示和令牌重编程以及频率调谐融合模块，提升了大型语言模型在认知无线电任务中的表现。研究结果表明，RadioLLM在多项基准数据集上显著优于现有基准，展示了其广泛应用的潜力。