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本文提出Cache-to-Cache（C2C）这一新范式，利用KV-Cache实现大型语言模型之间的直接语义通信，相比基于文本的方法，能提升响应质量并减少延迟。
本文提出了一种针对认知数字孪生的四层架构，通过集成认知能力和任务导向的反馈机制，实现自我进化的操作循环。
提出了一种基于VAE的多任务语义通信框架，用于卫星辅助自动驾驶，在保持交通标志重建和分类性能的同时，实现了显著的带宽压缩。
本文提出了一种分布式通用智能体网络的分层架构，使异构AI智能体能够在个人设备和边缘节点上发现、信任并协同完成开放式任务。
本文提出TONIC，一种面向任务无线系统的以令牌为中心的语义通信框架，该框架为令牌分配具效用感知的不等错误保护，并使用基于Transformer的补全模型进行置信度感知门控，在图像分类任务上优于基线方法。