MLOps for Diverse Network Intelligence in the 6G Era: Challenges and Solutions
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究关注于将人工智能和机器学习与无线系统无缝集成所面临的挑战，尤其是模型功能和生命周期管理的问题。文章提出了一种新的MLOps方法，通过制定强化学习操作（RLOps）、联邦学习操作（FedOps）和生成性AI操作（GenOps）等操作管道，以应对未来无线网络的复杂性。研究表明，这些管道能够促进人工智能原生6G网络的大规模部署。
本研究探讨了将人工智能与无线系统集成的挑战，提出了一种新的MLOps方法，结合强化学习、联邦学习和生成性AI操作，以应对未来无线网络的复杂性，推动人工智能原生6G网络的部署。
