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wireless communication
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大型语言模型有望彻底改变纳米光子学的设计和发现
一篇新的综述文章探讨了大型语言模型（LLMs）在纳米光子学领域的融合。文章详细介绍了LLMs如何通过提供语义接口、生成代码和协调仿真工具，超越传统的神经网络。这些模型主要有两种应用方式：作为结构-光谱映射的代理模型，以及作为能够自主优化的代理系统。该综述还触及了在材料科学和无线通信等相关领域的潜在应用，并设想了未来能够作为科学发现的积极协作者的多模态基础模型。
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基于得分的模型为无线信道估计提供了新视角
一篇新的研究论文探讨了基于得分的生成模型在无线通信中的应用，特别是在信道估计方面。该研究通过感知-失真权衡的视角来审视这一应用，分析了在何种情况下基于得分匹配的方法优于传统的判别式学习方法。数值结果表明，在预测不确定性高的场景下，基于得分的估计是有益的，能够实现接近贝叶斯最优的预编码，而判别式方法由于复杂度较低，更适用于预测不确定性低的场景。
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新框架增强无线数据中的机器学习模型可迁移性
研究人员开发了LWM-CDE，一个旨在提高机器学习模型在无线通信任务中泛化能力的新框架。该方法利用了从预训练的无线基础模型派生的表示空间，从而能够更有效、更准确地评估数据相似性和模型可迁移性。通过采用对比学习和几何塑形损失，LWM-CDE创建了一个结构化流形，其中距离与经验迁移性能相关，支持在数据集选择和模型部署方面做出更好的决策。