屋内無線地図推定のための協調的文脈内学習
arXiv:2610.31702v1 発表タイプ：新規 要旨：屋内無線地図推定（RME）は、カバレッジ計画、位置推定、ネットワーク展開などの無線通信アプリケーションにおいて不可欠である。しかし、既存の手法の多くは、高コストなラベル付きデータとタスク固有のモデル学習を必要とする教師あり学習パラダイムに従っている。さらに、屋内環境には建物のレイアウトや構造といったプライバシーに関わる情報が含まれており、これらを集中管理することはしばしば困難である。これらの課題に対処するため、私たちは初めて、屋内RMEを協調的文脈内学習（ICL）問題として定式化する試みを行った。提案するPoly-Rippleは、複数のクライアントがモデルの更新なしに大規模自己回帰型視覚モデル（LAVM）を用いてICLを行うフレームワークである。各クライアントは、自身のプライベートなデモンストレーションによってプロンプトを与えられる。
