在人工智能模型的开发过程中，确保符合《通用数据保护条例》(GDPR)的要求至关重要。开发者可采用匿名化数据集或伪匿名化技术，从根本上规避隐私合规风险。若无法实现完全匿名化，则需通过强化数据安全措施（如加密存...

谷歌研究院近日宣布启动一项名为Amplify的全球数据收集计划，通过与各地区本土专家合作，旨在提升人工智能在服务不足地区的适用性。该计划聚焦非主流语言和文化场景下的数据缺口，采用社区共建模式采集高质量标注数...

联邦学习领域迎来突破性进展，FUSED（Federated Unlearning with Sparse Efficient Deletion）系统通过创新的稀疏遗忘适配器技术，首次实现了联邦学习环境下的定向知识擦除与可逆操作。该技术通过在模型微调层植入轻...

Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，...

近日，FedELC框架的推出为联邦学习领域带来了新的解决方案。FedELC是一个两阶段框架，旨在通过解决客户端数据集中的标签噪声问题来增强联邦学习的性能。在联邦学习中，数据分布在多个客户端，而标签噪声的存在会严重...

Ibis是一个新兴的去中心化知识共享平台，旨在提供一个替代传统维基百科的解决方案。与维基百科不同，Ibis通过联邦学习技术实现知识的分散存储和管理，确保用户在贡献内容时，能够保护个人隐私并保持数据控制权。该平...

最近，Fed3DGS发布了一种基于联邦学习的3D重建框架，该框架采用3D高斯投影（3DGS）技术，能够实现在广阔区域内的去中心化场景构建。这种创新方法不仅提高了3D重建的效率和精确度，还保证了数据处理的隐私性。联邦学...

这篇文章由a16z撰写，讨论了一些新兴的LLM应用架构，包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式，可能会在未来推动LLM的广泛应用。