源自：AI云原生智能算力架构

注：若出现无法显示完全的情况，可搜索“人工智能技术与咨询”查看完整文章

4. 总结与展望

NetGPT 是移动网络和大模型间的双向融合趋势，在这份白皮书中，我们深入探讨了 NetGPT的十大基础问题，包括基础理论、场景需求、网络架构、部署管控、数据治理等多个方面。并进一步分析潜在的研究路线，为后续的 6GNetGPT 的相关工作指引方向。

同时我们必须认识到，NetGPT 的进一步发展需要以实质性的工作为基础，包括数据收集和处理、模型研发和优化，以及验证和测试等方面。

首先 NetGPT 需要大规模、多样性和高质量的数据来训练和验证，应重视数据安全和隐私保护，同时鼓励数据共享和开放，以推动模型研发的普惠性和公平性，此外，应重视从多样化的应用场景中提取有价值的特征和知识，以丰富模型的训练数据。其次我们呼吁继续深入研究和优化NetGPT 的体系架构和算法，以提高其性能、效率和可解释性，应重视跨学科的交流和合作，借鉴和发展计算科学、数学、物理等领域的最新成果，推动 NetGPT 的持续创新。

最后我们需要建立和完善 NetGPT 的评估指标和方法，以确保其性能和可靠性。应重视开展大规模的实验验证，尤其是在真实的网络环境中进行长期的性能测试和鲁棒性验证。此外，我们也应鼓励开展跨领域的合作，从应用场景中寻找验证的机会，以推动 NetGPT 在实际问题中的应用。

NetGPT 的进一步发展需要我们共同努力，开展实质性的工作。无论是数据、模型还是验证，都需要我们持续的投入和深入的研究。此外，我们还需要加强与其他领域的合作与交流，如人工智能、云计算等，共同推动 NetGPT 的发展和应用。让我们一起面对挑战，把握机会，共同推动NetGPT 的发展和应用。

声明:公众号转载的文章及图片出于非商业性的教育和科研目的供大家参考和探讨，并不意味着支持其观点或证实其内容的真实性。版权归原作者所有，如转载稿涉及版权等问题，请立即联系我们删除。

注：若出现无法显示完全的情况，可搜索“人工智能技术与咨询”查看完整文章