综述首次统合LEO卫星分布式训练、协同推理与LLM适配

Zheng Lin等作者提交一篇综述，称首次将低轨（LEO）卫星网络中的分布式训练、协同推理与在轨大语言模型（LLM）适配服务三者放在同一框架下讨论；作者称此前的相关综述只单独考察其中某一方面。 文章提出约束感知的设计原则，梳理了联邦学习与拆分学习支撑的星地协同训练、单星/多星/星地三类协同推理架构，并讨论在SWaP受限条件下部署LLM及资源感知服务的前沿挑战。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。