Princeton University（普林斯顿大学）

Toward Autonomous O-RAN: A Multi-Scale Agentic AI Framework for Real-Time Network Control and Management

迈向自主O-RAN：一种用于实时网络控制与管理的多尺度智能体AI框架

Hojjat Navidan, Mohammad Cheraghinia, Jaron Fontaine, Mohamed Seif, Eli De Poorter, H. Vincent Poor, Ingrid Moerman, Adnan Shahid

机构 * IDLab, Department of Information Technology at Ghent University - imec（IDLab，格鲁特大学信息科技系 - imec） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气与计算机工程系，普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出一种多尺度智能体AI框架，通过非实时、近实时和实时控制环的协调层次结构，实现O-RAN的自主网络控制与管理，并在非平稳条件下和意图驱动的切片资源控制场景中验证了其有效性。

Comments Accepted for publication in the IEEE Network magazine

CORE-Bench: Fostering the Credibility of Published Research Through a Computational Reproducibility Agent Benchmark

CORE-Bench：通过计算可重复性智能体基准提升已发表研究的可信度

Zachary S. Siegel, Sayash Kapoor, Nitya Nadgir, Benedikt Stroebl, Arvind Narayanan

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出CORE-Bench基准，包含270个基于90篇论文的任务，评估AI智能体在计算可重复性上的准确性，最佳智能体在最难任务上准确率仅21%，表明自动化科学任务仍有巨大提升空间。

Comments Benchmark harness and code available at http://github.com/siegelz/core-bench