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Open Shortest Path First
Open Shortest Path First
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图注意力网络被提出用于更快、更通用的网络路由
研究人员开发了 GATNextHop，一个图注意力网络模型，旨在近似网络中的最短路径路由。与 Dijkstra 等需要为每种拓扑重新计算的传统算法不同，GATNextHop 旨在学习可以跨不同网络结构泛化的路由启发式方法。该模型在合成图上进行训练，并使用来自 Internet Topology Zoo 的真实世界互联网服务提供商网络进行评估，将其准确性、推理速度和泛化能力与 Dijkstra 算法进行了比较。
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AI系统自主学习网络行为以进行验证
研究人员开发了一种新颖的网络验证方法，通过创建能够自动学习和适应实际网络行为的自演化验证器。该系统使用一个编码代理来提出符号编码的扩展，并由一个预言机提供真实的路由状态来指导代理改进网络模型。作为演示，一个原型成功地教会了一个验证器三个新功能，包括OSPF区域、BGP路由反射以及基于EVPN的L3VPN，自主地收敛到能够准确反映厂商特定行为的模型。