ran

该论文对开源 5G RAN 平台 OpenAirInterface (OAI) 和 srsRAN 进行了对比评估，涵盖特性、部署灵活性以及基于视频点播、直播和云游戏等真实应用负载的性能分析。

论文提出一种6G无线接入网的隐私保护意图履约与验证架构，仅依赖声明的意图类别和标准O1小区级计数器进行资源分配与验证，并通过数据处理不等式给出隐私泄露上界，在四个运营商网络的生产数据上验证了检测性能与隐私权衡。

The paper proposes CRAFT, a data-centric method for fine-tuning small language models to enable pre-hoc explainability in AI-native 6G RAN, achieving higher accuracy and energy efficiency compared to existing methods like GRPO.