研究人员开发了一种智能体式工作流程，该工作流程使用大型语言模型（LLM）直接在嵌入式芯片上实现和优化6G通信系统的物理层算法。该过程包括LLM编码智能体生成算法，将其优化为向量汇编，并在商用基带片上系统（SoC）上进行验证。该工作流程以测量的平台事实和评估器为指导，展示了其在真实硬件约束下发现和改进算法的能力。 AI
影响 该工作流程可以加速复杂AI算法在真实硬件系统中的开发和部署，特别是在电信等资源受限的环境中。
排序理由 研究论文，详细介绍了AI驱动的算法发现和硬件实现的新颖方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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