arXiv · cs.AI · Sotiris Chatzimiltis, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mohammad Shojafar, Rahim Tafazolli · 10 小时前模型评分36
从被动响应到智能体韧性：信令风暴下的多时间尺度 人工智能（AI，Artificial Intelligence）-RAN 编排
From Reactive to Agentic Resilience: Multi-Timescale AI-RAN Orchestration Under Signaling Storms
导读
研究提出三层智能体框架，用服务编排层设定策略、非实时智能体预判信令风暴、近实时环路执行决策，在 Open RAN 接入仿真中以四分之一容量接近全量预置服务器的韧性。自由文本意图转控制指令在未见意图上达 94% 精确匹配，单条指令可端到端改变运行行为。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “we propose a three-tier framework in which an orchestrator at the service management and orchestration layer sets a standing policy, a per-site non-real-time agent judges storms and anticipates scheduled crowds, and a deterministic near-real-time loop enforces every decision”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org