論文の概要: Distillation-Enabled Knowledge Alignment Protocol for Semantic Communication in AI Agent Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17030v1
• Date: Wed, 07 May 2025 14:45:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-01 23:16:01.366064
• Title: Distillation-Enabled Knowledge Alignment Protocol for Semantic Communication in AI Agent Networks
• Title（参考訳）: AIエージェントネットワークにおける意味コミュニケーションのための蒸留可能知識アライメントプロトコル
• Authors: Jingzhi Hu, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: 大規模人工知能(AI)エージェントのための蒸留対応知識アライメントプロトコル(DeKAP)を提案する。 DeKAPは、各エージェントの専門知識をパラメータ効率の低い低ランク行列に蒸留し、それらをネットワーク全体に割り当て、エージェントが複数のタスクに対して整合した知識を同時に維持できるようにする。 我々は、大規模な整数線形計画問題として、アライメント損失、通信オーバーヘッド、ストレージコストの結合最小化を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.5438416972178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Future networks are envisioned to connect massive artificial intelligence (AI) agents, enabling their extensive collaboration on diverse tasks. Compared to traditional entities, these agents naturally suit the semantic communication (SC), which can significantly enhance the bandwidth efficiency. Nevertheless, SC requires the knowledge among agents to be aligned, while agents have distinct expert knowledge for their individual tasks in practice. In this paper, we propose a distillation-enabled knowledge alignment protocol (DeKAP), which distills the expert knowledge of each agent into parameter-efficient low-rank matrices, allocates them across the network, and allows agents to simultaneously maintain aligned knowledge for multiple tasks. We formulate the joint minimization of alignment loss, communication overhead, and storage cost as a large-scale integer linear programming problem and develop a highly efficient greedy algorithm. From computer simulation, the DeKAP establishes knowledge alignment with the lowest communication and computation resources compared to conventional approaches.
• Abstract（参考訳）: 将来のネットワークは、大規模な人工知能(AI)エージェントを接続し、多様なタスクで広範囲にわたるコラボレーションを可能にすることを想定している。 従来のエージェントと比較して、これらのエージェントは、帯域幅効率を大幅に向上させる意味コミュニケーション(SC)に自然に適合する。 それでも、SCはエージェント間の知識を整合させる必要があり、エージェントは個々のタスクについて異なる専門知識を持つ。 本稿では,各エージェントの専門知識をパラメータ効率の低い低ランク行列に蒸留し,ネットワーク全体に割り当て,複数のタスクに対して協調的な知識を同時に維持できる蒸留対応型知識アライメントプロトコル(DeKAP)を提案する。 我々は,大規模な整数線形計画問題としてアライメント損失,通信オーバーヘッド,ストレージコストの結合最小化を定式化し,高効率なグレディアルゴリズムを開発した。 コンピュータシミュレーションから、DeKAPは従来の手法と比較して、最も低い通信と計算資源と知識の整合性を確立する。

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