《电信领域大规模AI：创新、可扩展性与数字体验升级路线图》白皮书围绕大型电信模型（LTMs）展开，探讨其在电信领域的应用与发展。

生成式AI为电信领域带来变革，尤其在6G演进中，能应对实时网络编排等挑战。LTMs作为适配电信生态的大规模AI模型，是生成式AI引入电信领域的关键，在无线接入网（RAN）与核心网中发挥独特作用，涵盖从基础架构到应用场景等多方面内容。

大规模AI方面，探讨了部署模式选择的关键因素，如计算需求、网络带宽等，介绍了集中式、分布式和边缘计算等部署模式及面临的挑战。还涉及预训练音频神经网络（PANNs）、InternImage等模型在音频识别、视觉任务中的应用。

大型电信模型（LTMs）领域，分析了其在6G无线网络优化、网络设计等方面的应用潜力，以及大语言模型（LLMs）在电信行业的潜力与局限，包括优化移动网络、处理文档等场景及面临的输出不一致等问题。

在架构与部署上，对LLM在电信领域的应用进行全面调查，涵盖原理、技术和场景，还介绍了TeleVM、YunDao平台等相关技术与平台。

数据集与评估方面，研究了不平衡数据集在电信欺诈检测中的应用，以及客户流失预测模型的优化，同时提及RDMA可靠性评估模型、TeleQnA基准数据集等评估工具。

硬件方面，阐述了电信基础设施从Open RAN到6G AI-RAN的发展路径，讨论了模块化边缘设计、边缘AI在O-RAN切片中的应用等。

应用场景包括移动边缘网络中AR应用的任务优化、5G工业边缘计算系统的负载均衡等，还涉及网络规划中的迁移调度、光网络规划工具等。

最后，探讨了LTMs面临的监管与伦理问题，强调数据治理和问责制的重要性，介绍了相关数据治理框架和工具。

白皮书还涉及行业趋势、标准化活动及LTM发展路线图，为电信领域大规模AI应用提供了全面指引。

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