من خلال دمج التطورات الحديثة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والنماذج التوليدية داخل النموذج الواعي المُتَطور (SC)، نقدم في هذه المقالة إطارًا جديدًا للاتصال الواعي المُوجَّه باللغة (LSC). في إطار LSC، تُبادَل الآلات الرسائل باستخدام لغة بشرية يمكن تفسيرها ومعالجتها عبر تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتعزيز كفاءة الاتصال الواعي. ولإظهار الإمكانات الكامنة في LSC، نُقدِّم ثلاث خوارزميات مبتكرة: 1) ترميز المصدر الواعي (SSC)، الذي يُكَوِّن نصًا مُوجَّهًا إلى كلمات رئيسية تُمثِّل الجوهر النحوي للنص مع الحفاظ على ترتيب ظهورها لضمان الحفاظ على السياق؛ 2) ترميز القناة الواعي (SCC)، الذي يُحسِّن المقاومة للأخطاء من خلال استبدال الكلمات الرئيسية بمرادفات أطول؛ و3) تَحْمِيل المعرفة الواعية (SKD)، الذي يُنتِج نصوصًا مُخصَّصة للسامع من خلال التعلُّم في السياق (in-context learning) لأسلوب السامع اللغوي. وفي مهمة اتصال تتعلق بتكوين صور تدريجيًا من نصوص، تُحقِّق الأساليب المقترحة تشابهًا بصريًا أعلى مع عدد أقل من الإرسالات، مع تعزيز المقاومة في قنوات الاتصال المشوَّشة.