摘要：深度学习（Deep Learning, DL）支持的语义通信展示了显著的潜力，通过高效地交换数据背后的语义从而显著提高传输效率和缓解频谱稀缺问题。最近，具有数十亿参数的大模型的出现展示出了令人惊叹的类人智能，为通过增强语义和上下文理解来推进语义通信提供了新的途径。针对于此，来自暨南大学、清华大学以及休斯顿大学的研究团队从潜在的应用到系统设计全方面地研究了大模型（Large Models, LMs）支持的语义通信系统。首先，研究人员提出了一种新的语义通信架构，通过引入一个存储模块，将LMs无缝集成到语义通信中。然后，研究人员通过介绍潜在的典型应用展示了新架构的优势，并讨论了从模块设计到系统训练在实现新语义通信系统中的关键部分。最后，研究人员确定了LMs使能的语义通信中的潜在研究方向。

题目：Toward Intelligent Communications: Large Model Empowered Semantic Communications
作者：Huiqiang Xie, Zhijin Qin, Xiaoming Tao, and Zhu Han
论文PDF：https://ieeexplore.ieee.org/document/10599117