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以下是融合2025年最新研究方向后的《🧠语义通信基础与前沿学习计划（共8周）》，适用于研究生/开发者/科研人员系统掌握语义通信并了解最新进展。计划包含：

• 传统基础 ➕ 最新进展
• 每周主题 ➕ 学习目标 ➕ 推荐资源

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✅ 语义通信学习计划总览（8周）

周次	学习主题	核心内容	本周目标
第1周	语义通信概念与发展背景	Shannon模型、语义通信动因、Shannon-Weaver模型三层次	理解语义通信为何被提出，与传统通信有何不同
第2周	系统架构与基础模型	发射端-信道-接收端流程、端到端语义编码器、语义误差定义	绘制标准语义通信结构图，能描述各模块作用
第3周	与传统通信的差异与联系	信源编码 vs 语义提取、误码率 vs 语义保真度、通信目标迁移	能总结传统通信和语义通信的本质区别
第4周	语义压缩与表示方法（图、Transformer）	AutoEncoder/VAE、BERT嵌入表示、GNN用于知识压缩	掌握几种语义压缩方法的基本原理
第5周	最新进展①：LLM驱动的任务导向通信	使用GPT、Claude等LLM进行任务语义通信、LLM压缩/恢复语义	理解LLM如何用于通信，并复现简单实例
第6周	最新进展②：多模态语义通信	融合文本、图像、语音的语义通信框架与挑战	阅读1-2篇多模态通信论文并总结框架
第7周	最新进展③：边缘语义通信与智能体协同	联邦学习 + 语义通信、多智能体协同理解、Tiny LLM 部署	撰写一页调研笔记，理解语义通信在边缘的适用性
第8周	系统总结与论文实践	阅读3篇代表性论文（DeepSC, LLM4Comm等），尝试复现开源代码	完成一份“语义通信综述PPT”

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🗂 每周详细内容 + 推荐资源

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📘 第1周：语义通信基础认知

• ✅ 学习内容：

  • Shannon模型的通信三元素：信息→编码→信道
  • Shannon-Weaver 模型中的语义层/效果层
  • 为什么传统误码率不能反映语义保真

• 📚 推荐资料：

  • Semantic Communications: A New Paradigm for Future Communication Systems
  • IEEE VTC 语义通信教程视频（YouTube/IEEE）

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📘 第2周：语义通信系统结构

• ✅ 学习内容：

  • 端到端语义通信流程（信息理解→语义压缩→传输→恢复）
  • 通信中“语义噪声”的建模

• 📚 推荐资料：

  • DeepSC系统架构论文（附带GitHub代码）
  • 画图工具：draw.io 制作语义通信模块结构图

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📘 第3周：与传统通信的对比

• ✅ 学习内容：

  • Syntactic vs Semantic vs Effect-oriented 通信
  • 通信目标从“还原原始信息”转为“传递意图”

• 📌 小任务：

  • 对比表格制作：误码率 vs 语义保真度、Bit vs 意图等

• 📚 推荐论文：

  • Survey: “Towards Task-Oriented Communications” (2023)

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📘 第4周：语义压缩方法

• ✅ 学习内容：

  • AutoEncoder / VAE 表示压缩
  • BERT嵌入进行语义表达
  • 图神经网络用于关系信息提取

• 📚 推荐论文：

  • DeepSC: Deep Learning Enabled Semantic Communication Systems
  • VAE/BERT通信实验代码（可用 Colab 环境）

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📘 第5周：LLM驱动的语义通信（2025前沿）

• ✅ 学习内容：

  • 使用GPT-4 / Claude / LLaMA2.5等作为语义编码器
  • Prompt压缩、推理式通信、直接“意图交换”

• 📚 推荐资源：

  • 论文：LLM4Comm: Empowering Wireless with Large Language Models
  • 项目代码（Colab）：https://github.com/AI-CommLab/LLM4Comm

• ✅ 小任务：

  • 编写一个简单的 Prompt → 语义向量 → 恢复系统demo

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📘 第6周：多模态语义通信（文本+图像+语音）

• ✅ 学习内容：

  • 多模态输入语义对齐：联合表示 vs 协同注意力
  • 图文通信、视频摘要通信的典型架构

• 📚 推荐论文：

  • A Survey on Multi-modal Semantic Communication, 2025
  • GitHub项目：semcom-multimodal（多模态压缩）

• ✅ 小任务：

  • 画出一个多模态通信流程图

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📘 第7周：边缘智能 + 联邦语义通信 + 智能体协同

• ✅ 学习内容：

  • 联邦语义通信架构（边缘设备+中心服务器协同语义学习）
  • 轻量化大模型在设备端部署（如TinyBERT）
  • 智能体之间“意图共享”的语义机制

• 📚 推荐论文：

  • “Semantic Communications for Multi-Agent Systems: A Federated Perspective”, 2025
  • “EdgeLLM: Deploying Lightweight Large Models for On-device Semantic Reasoning”

• ✅ 小任务：

  • 阅读论文并总结轻量化大模型的部署流程

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📘 第8周：总结 + 实战 + 项目选题

• ✅ 学习内容：

  • 综合前7周内容，完成一次小型报告或项目设想

• 📚 论文建议阅读：

  • DeepSC (腾讯团队)
  • LLM4Comm (UC Irvine 团队)
  • SemCom-Multimodal (2024/2025)

• 📌 小任务（任选）：

  • 生成一份PPT用于答辩/展示
  • 复现 DeepSC 或 LLM4Comm 开源代码