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作者：牛嘉林;邢铭哲;张蕾;
单位：中关村实验室;北京邮电大学;
摘要：大语言模型（LLM）正逐步融入网络的智能规划建设、智能维护、智能优化与智能网络运营等关键环节，在提升自动化与智能化水平方面展现出显著潜力。基于大模型与智能网络融合的背景，梳理了大模型在智能网络各关键领域的应用路径，总结其在提升决策效率、增强服务适配性、降低运维成本等方面的优势。深入探讨了智能网络环境下大模型面临的解空间组合爆炸与NP难（NP-hard）问题、多维度不确定性、实时性约束、数据异构性、人机协同与成本效益平衡等技术挑战，并归纳了现有应对思路。未来，随着多模态融合、在线学习与人机协同等技术的持续进步，大语言模型有望在推动网络从规则驱动向知识驱动转型的过程中发挥重要作用，为智能网络的发展提供新思路。
关键词：大语言模型;;智能网络;;人工智能;;应用与挑战
基金资助：中国工程院战略研究与咨询项目（2023-JB-13）
