前言部分指出，生成式AI技术正在重塑未来蜂窝网络的AI格局，尤其在向6G系统演进过程中，原生AI网络设计面临挑战，需要创新解决方案。生成式AI通过大型电信模型（LTMs）实现，将通用大规模AI模型的能力转化为电信场景的解决方案，推动行业进入全面创新的新时代。
《电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图》白皮书主要涵盖以下关键领域：
- 大规模AI基础：解析生成式架构与模型、多模态训练、预训练与微调、对齐技术及网络部署策略等。
- 大规模AI模型到LTMs：突破现有模型在电信领域的局限性，预见LTMs的诞生。
- LTMs在物理和MAC层设计：涉及资源分配、频谱管理、信道建模和移动性管理。
- LTMs在网络管理优化：覆盖开放无线接入（O-RAN）框架中的自适应监控与控制，结合强化学习实现以用户为中心的网络优化。
- LTMs专用数据集：通过电信专用数据集支持LTMs部署，提供基准测试和评估框架。
- 硬件 advancement & requirements：关注高性能计算平台在加速LTM部署中的作用，以及无线接入网(RAN)与AI的融合。
- LTMs新应用场景：基于边缘的分布式LTM框架、联邦学习新方法、结合强化学习的LTM交互、基于意图的LTM管理。
- LTMs监管和伦理考量：强调数据治理和问责制是确保LTM可信运行的关键。
- 行业洞察：当前行业趋势、大型行动模型和终端生成式AI模型、最新模型突破如TelecomGPT，以及面临的解码速率限制和大模型规模等挑战。
- 标准化活动和LTM路线图：通过区域性组织推动LTMs发展，制定网络基础设施、网络管理和业务运营中的角色和时间表。
各章节通过IEEE Xplore资源推荐相关文献，涵盖大规模AI模型部署模式、预训练音频神经网络、大规模视觉基础模型、机器学习在6G无线网络优化中的应用、大型生成性AI模型在电信领域的作用、大语言模型在电信行业的潜力、大规模信道特性测量、AI模型自动训练和部署平台、电信软件系统测试代码生成、大语言模型在电信领域的应用、轻量级虚拟机、超大规模企业DevOps平台关键挑战、电信欺诈检测、客户流失预测、电信欺诈检测数据集、客户流失预测数据集、电信客户流失预测模型、RDMA可靠性评估模型、评估电信领域大型语言模型知识的基准数据集、配置无关的基于评分的基准测试方法、电信基础设施发展路径、5G vRAN和边缘计算模块化设计、基于联邦深度强化学习的动态VNF拆分、移动边缘网络中AR应用的联合优化、5G工业边缘计算系统负载均衡、进化策略加速深度强化学习在数字孪生网络优化中的应用、边缘计算环境中多重实时服务迁移的规划和调度、开放光网络的QoT估计、软件定义光网络的控制平面设计、数据治理框架促进基于数据的决策制定、基于本体论的企业治理框架、数据所有权模型实施工具等主题。
