[论文解读] Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks: A Survey
简要结论：对基础模型，特别是多模态基础模型，在无线网络预测与控制中的应用进行了全面综述，涵盖数据模态、部署、数据集与挑战。
Foundation models (FMs) are recognized as a transformative breakthrough that has started to reshape the future of artificial intelligence (AI) across both academia and industry. The integration of FMs into wireless networks is expected to enable the development of general-purpose AI agents capable of handling diverse network management requests and highly complex wireless-related tasks involving multi-modal data. Inspired by these ideas, this work discusses the utilization of FMs, especially multi-modal FMs in wireless networks. We focus on two important types of tasks in wireless network management: prediction tasks and control tasks. In particular, we first discuss FMs-enabled multi-modal contextual information understanding in wireless networks. Then, we explain how FMs can be applied to prediction and control tasks, respectively. Following this, we introduce the development of wireless-specific FMs from two perspectives: available datasets for development and the methodologies used. Finally, we conclude with a discussion of the challenges and future directions for FM-enhanced wireless networks.
研究动机与目标
- 推动将基础模型（FMs）集成到无线网络中，以处理多样化、支持多模态的数据。
- 分析两个核心无线管理任务——预测和控制，以及FMs如何应对它们。
- 调研无线特定的数据集和FM开发与适配的方法。
- 识别部署策略、挑战与FM驱动的无线网络未来发展方向。
提出的方法
- 回顾基础模型的演化与能力，以及支撑它们的基于变换器的体系结构。
- 描述与无线网络相关的多模态数据模态（视觉、CSI、图等），以及FMs如何融合它们。
- 将FM能力映射到无线预测与控制任务，包括情境理解与决策制定。
- 调研无线特定的数据集与用于FM在无线场景中的微调/训练的方法。
- 讨论部署范式（云、边缘、设备端、协作）以及服务/优化框架。
实验结果
研究问题
- RQ1基础模型，尤其是多模态FMs，如何应用于无线网络的预测与控制任务？
- RQ2哪些数据集和方法论能促进无线特定基础模型的有效开发与适配？
- RQ3哪些部署策略在延迟、隐私与资源约束之间实现最佳平衡，用于FM驱动的无线网络？
主要发现
- 基础模型显现出涌现性与趋同性，使其在无线环境中具备跨任务的适用性与上下文学习能力。
- 存在无线特定的FM（如大型无线模型、Mobile-LLaMA），可针对电信任务进行微调；多模态数据提升上下文理解。
- 四种部署范式——云端、边缘、设备端、协同——在无线部署中提供延迟、隐私与资源的权衡。
- 总结了广泛的无线数据集与FM训练/微调的方法论，以指导无线网络中的FM开发。
- 综述还指出了FM增强的无线网络面临的挑战与未来方向，包括多模态数据整合与部署考量。
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