<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Telecom AI / LLM for Networks on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/telecom-ai-/-llm-for-networks/</link><description>Recent content in Telecom AI / LLM for Networks on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 13 Oct 2026 07:33:05 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/telecom-ai-/-llm-for-networks/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>통신망 장애 원인을 찾을 때 AI가 숫자 몇 개만 보고 성급히 답하지 않도록, 데이터를 정해진 칸에 정리하고 단계별 점검을 거쳐 결론을 내리게 훈련한 방법이다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/large-language-models-llms-for-telecom-root-cause-analysis-rca-a-struc/</link><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 07:33:05 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/large-language-models-llms-for-telecom-root-cause-analysis-rca-a-struc/</guid><description>5G/6G 통신망의 Root Cause Analysis(RCA)에 LLM을 직접 적용할 때 생기는 환각, 불안정한 추론, 구조화된 망 증거와의 불일치를 줄이기 위해 SEKA-FT를 제안한다. 이 방법은 이종 텔레메트리를 canonical context로 정리하고, 중간 진단 체크를 거치는 decision-path reasoning과 evidence-grounded explanation을 하나의 fine-tuning target으로 학습한다.</description></item></channel></rss>