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otel-llm-1b-it
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LLM agents in 6G networks overcome anchoring bias for energy efficiency
研究人员开发了一个新的框架，用于使用大型语言模型（LLM）代理在6G网络中进行自主资源协商。该研究识别并解决了这些LLM代理中的锚定偏差问题，该问题可能导致网络配置效率低下。提出了一种新颖的随机锚定策略，该策略使用截尾三参数威布尔分布进行建模，并与数字孪生集成，以减轻这种偏差。该方法通过双峰约束规避效用定理和来自1B参数模型的经验结果得到验证，旨在将能源效率提高高达25%，同时保持严格的服务级别协议。
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LLM智能体通过风险感知协商应对6G网络不确定性
本文提出了一种新颖的基于LLM的6G网络智能体协商框架，旨在解决不确定性忽视和尾部事件风险。所提出的方法利用数字孪生和条件在险价值（CVaR）来确保稳健的资源分配，通过对极端结果而非简单平均值进行推理。在6G用例中的验证表明，消除了服务级别协议（SLA）违规并显著降低了延迟，证明了该框架的可行性以及风险感知决策的成本效益。