CORE：階層型エッジ上の大規模言語モデルエージェントの協調オーケストレーションによるユビキタス6Gインテリジェンスに向けて

要約

6GネットワークとLLMの進歩によりユビキタスな知能が期待されるが、計算資源の断片化が課題である。本研究では、複数のLLMエージェントをモバイル端末やエッジサーバーに分散配置し、協調させるフレームワーク「CORE」を提案する。動的な役割割り当てや並列実行により、システム効率とタスク完了率を大幅に向上させた。

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