C-RAN——无线接入网架构优化 | 带你读《5G时代的承载网》之十八
C-RAN 是根据现网条件和技术进步的趋势，提出的新型无线接入网构架， 是基于集中化处理（Centralized Processing）、协作式无线电（Collaborative Radio）和实时云计算构架（Real-time Cloud Infrastructure）的绿色无线接 入网构架（Clean System）。其本质是通过实现减少基站机房数量，减少能耗， 采用协作化、虚拟化技术，实现资源共享和动态调度，提高频谱效率，以达到 低成本、高带宽和灵活度的运营。
大模型开发：解释强化学习以及它与监督学习的不同之处。
强化学习（RL）是机器学习的一种，通过智能体与环境交互学习最优策略，以获取最大回报，常用于动态环境如游戏和机器人。与之不同，监督学习（SL）使用有标签的训练数据来预测新数据，适用于如图像分类等稳定问题。两者关键区别在于学习方式和应用场景：RL侧重环境交互和策略优化，适合未知动态环境；SL依赖已知标签数据，适合标签明确的任务。在大模型开发中，两者各有优势，并不断融合创新，推动人工智能发展。
