English(EN) Federated Learning for LLMs over Mobile Networks: Issues and Solutions in the RAN Transport

新研究提出面向学习的移动网络，以实现高效的LLM联邦学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

一篇新的研究论文提出了一种优化移动网络中大语言模型（LLM）联邦学习的新方法。该论文强调了异构移动设备异步模型更新带来的挑战，这些更新被当前传输网络视为独立流。提出的解决方案涉及使无线接入网（RAN）具备学习感知能力，使其能够将用户设备的异步更新聚合到更少、更可预测的传输中。这种聚合将流量转换为适合高效配置的光传输的格式，将移动接入的灵活性与动态分配的光容量相结合，以支持分布式AI工作负载。 AI

影响可能实现更高效、可扩展的移动基础设施上的LLM分布式训练。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Emilio Paolini, Andrea Pinto, Flavio Esposito, Luca Valcarenghi · 2026-10-02 04:00

面向移动网络的LLM联邦学习：RAN传输中的问题与解决方案

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