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Quality-of-Service
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语言模型将网络意图翻译成流量控制配置
研究人员开发了Intent2Tc，一个使用语言模型将高级服务意图翻译成可执行Linux流量控制配置的框架。该系统集成了主动队列管理数字孪生、自动化元数据提取和检索增强生成（RAG），以确保语义一致性和可靠性。评估表明，Claude Sonnet 4.6等模型取得了高精度，并且RAG使Phi-4-mini等较小模型能够与大型模型相媲美，同时还减少了令牌消耗和推理延迟。
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AI框架将紧急语音呼叫转换为结构化数据
研究人员开发了一个名为SIREN的新AI框架，该框架可以处理紧急响应者的语音通信，以创建结构化的、机器可读的信息。该框架集成了自动语音识别和大型语言模型，用于语义提取和自然语言处理验证。SIREN旨在通过将非结构化语音数据转换为可操作的见解，如单位位置、严重程度和网络需求，来改善紧急情况下的态势感知和网络管理。