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TokenCom
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RL 框架增强无线 Token 通信以传输视频
研究人员开发了一种新颖的无线 Token 通信 (TokenCom) 框架，该框架利用强化学习来提高多用户视频传输的效率和语义质量。该系统集成了深度 Q 网络 (DQN) 用于 Tokenizer 协议和子信道分配，以及深度确定性策略梯度 (DDPG) 用于波束成形。该方法旨在通过使发送器和接收器就相同的 Tokenizer 模型和码本达成一致，来建立共享的语义潜在空间。仿真结果表明，视频传输冻结事件显著减少，优于传统方法。
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令牌通信：LLM 驱动新的语义通信范式
两篇研究论文介绍了“令牌通信”（TokenCom）作为一种新的语义通信范式，利用大型语言模型（LLM）提高数据传输效率。第一篇论文“ToDMA”提出了一种大型模型驱动的海量令牌通信方案，使无协调设备能够传输令牌化表示，并使用 LLM 进行错误校正。第二篇论文“令牌通信”将 TokenCom 构建为一种跨模态上下文感知语义通信框架，强调了其在基于 Transformer 的令牌处理方面的潜力，并展示了图像传输中的带宽效率提升。