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ColO-RAN
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$Z^2$-ACT 架构增强了开放 6G 网络中的 AI 控制
研究人员开发了一种名为 $Z^2$-ACT 的新架构，用于开放 6G 无线接入网络，旨在确保 AI 辅助控制回路是安全、可验证和可审计的。该系统集成了零知识可审计控制和零信任可验证代理意图，解决了现有研究中孤立处理这些方面所带来的局限性。该架构将运营商意图编码为目标，并在经过对抗性意图检查后才接纳大型语言模型输入，技能在满足自我管理门和所有提交记录（带有零知识证明）后发布。在公共 ColO-RAN 测量和 KPM 序列上的实验评估表明…
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新型联邦模型通过物理约束增强O-RAN SLA风险预测能力
研究人员开发了Monotone FedNAM，这是一种联邦加性模型，用于预测Open Radio Access Networks (O-RAN)中的服务水平协议 (SLA) 风险。该模型解决了在不汇集敏感的每切片KPI数据的情况下跨基站进行训练的挑战，这对于多租户O-RAN环境至关重要。通过为具有清晰物理关系的KPI纳入物理约束单调样条，Monotone FedNAM确保了模型的可审计性和有效性，消除了非约束模型出现的违规现象，并将约…