研究人员探索了在模拟的6G频谱拍卖中使用大型语言模型（LLMs）作为战略竞标代理。这些LLM代理被设计用于在具有预算限制的重复拍卖中优化用户设备效用，并根据历史数据和基于提示的推理调整其出价。研究发现，虽然在Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制的假设成立时，LLMs的表现与其理论基准相似，但在这些假设不成立时，LLMs能够获得更高的效用并维持更长的参与时间。 AI
影响 展示了LLMs在未来网络资源分配中优化战略交互的潜力。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了LLMs在特定应用领域的使用。
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arXiv:2604.24156v1 Announce Type: cross Abstract: Efficient and fair spectrum allocation is a central challenge in 6G networks, where massive connectivity and heterogeneous services continuously compete for limited radio resources. We investigate the use of Large Language Models …