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　　在数字化浪潮下，业务多样化对算力网络(CPN)的智能决策与服务能力提出更高要求。北京邮电大学网络与交换全国重点实验室、紫金山实验室的崔佳怡、谢人超、唐琴琴团队在《》2024 年第 06 期发表《基于生成式人工智能的算力网络自智优化研究综述》论文，为算力网络智能化升级带来新方向。​

　　论文指出，生成式人工智能(GAI)技术能赋予算力网络精准的意图分析能力。通过构建算网专家库，可辅助算力网络实现高效自适应智能决策;借助模型微调技术，资源配置决策能灵活应对突发网络变化，为用户提供稳定、精准的服务。​

　　研究中，团队系统介绍了生成式人工智能与算力网络的基本概念，梳理相关自智优化研究进展，并创新性提出生成式算力网络架构。针对该架构的核心流程与关键技术，团队进行深入探讨，同时通过仿真验证分析其优越性。此外，论文还对生成式算力网络的应用场景展开剖析，为该领域后续研究提供了极具价值的参考思路。值得一提的是，该研究受国家自然科学基金项目(92367104)支持，有望推动算力网络智能化发展迈向新台阶。​

　　该研究获得国家自然科学基金项目(92367104)支持，已获得676次CNKI下载和7次网刊阅读，在学术界引发广泛讨论。论文提出的技术框架为算力网络智能化发展提供了新的研究思路和实践路径。