提出面向5G用户面的按需推理IoD抽象

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 发布的一项研究提出 Inference on Demand（IoD）方案：通过类 CAMARA 的 API 暴露拆分推理，并在 5G 用户面路径上带内传输拆分感知的 tensor 上下文。作者为 Rodrigo Moreira 等。团队在基于可编程 UPF 的测试床上用可分区视觉 AI 负载进行验证，结果显示自适应拆分选择可作为面向网络的服务运行，避免静态配置的刚性成本。该工作已被 IEEE Future Networks World Forum 2026（葡萄牙）接收，将发表于其会议论文集。目前进展为方案提出与测试床验证，尚无后续报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。