La IA y los problemas difíciles del mundo · Informática teórica · arXiv · 2026-10-23
Los grandes modelos de lenguaje se encuentran con la optimización bayesiana: hacia gemelos digitales inalámbricos autoevolutivos
Título original: Large Language Models Meet Bayesian Optimization: Towards Self-evolving Wireless Digital Twins
Los gemelos digitales inalámbricos dependen de estructuras de aprendizaje u optimización predefinidas que pueden dejar de ser adecuadas cuando cambian las tareas y las condiciones de operación. Los autores combinan un modelo de lenguaje grande con optimización bayesiana, usando la OB como base estable mientras el LLM decide si conservar o adaptar sus componentes según la tarea actual y la experiencia acumulada. En simulaciones de descubrimiento de núcleos de procesos gaussianos para un problema de selección de haces con múltiples usuarios, el núcleo descubierto por el LLM mejoró el rendimiento final de la OB en un 19,7 % en las tareas de entrenamiento respecto al núcleo estándar de referencia más sólido.