【摘 要】
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随着以大模型（LM）为代表的生成式人工智能（AI）的兴起，将大模型应用于通信网络的研究引起了学术界和工业界的广泛关注。回顾了目前大模型的主流神经网络架构及其能力涌现机理，然后从AI与通信的双向协同、网络大模型部署两方面，深入探讨了通信网络大模型研究的主要进展。还分析了网络大模型NetGPT将要面临的挑战以及未来的发展方向。考虑到基于AI/机器学习（ML）的通信模型相较于传统模型获得的出色性能，认为
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62071425）； 浙江省“领雁”计划项目（2022C01093）； 浙江省杰出青年基金项目（LR23F010005）；
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随着以大模型（LM）为代表的生成式人工智能（AI）的兴起，将大模型应用于通信网络的研究引起了学术界和工业界的广泛关注。回顾了目前大模型的主流神经网络架构及其能力涌现机理，然后从AI与通信的双向协同、网络大模型部署两方面，深入探讨了通信网络大模型研究的主要进展。还分析了网络大模型NetGPT将要面临的挑战以及未来的发展方向。考虑到基于AI/机器学习（ML）的通信模型相较于传统模型获得的出色性能，认为将通信网络与大模型进行融合并使二者协同工作，能进一步地提升系统的性能。要实现通信网络与大模型的融合与协同，本质上是要构建好网络大模型，云边协同就提供了一种很好的网络大模型部署方案。
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