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原標(biāo)題：今日arXiv最熱聯(lián)邦學(xué)習(xí)論文：通信成本降低94%，中科院計(jì)算所發(fā)布個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法
關(guān)鍵字：客戶端,編碼器,語義,原型,數(shù)據(jù)
文章來源：夕小瑤科技說
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內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard引言：你的隱私，聯(lián)邦來守護(hù)！想象一下，未來你的手機(jī)就像一位貼心的私人助理，能夠洞察你的喜好、日程，甚至預(yù)測你的情緒。聽起來很棒，但你可能會擔(dān)心隱私泄露的問題。別擔(dān)心，最近一種名為“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的創(chuàng)新技術(shù)或許能解決這個問題。它讓各個手機(jī)上的AI模型只需相互學(xué)習(xí)彼此的經(jīng)驗(yàn)，而無需直接交換原始數(shù)據(jù)，就像我們協(xié)作學(xué)習(xí)時只分享心得和方法，而不抄襲他人作業(yè)。這樣既能讓AI變聰明，又能保護(hù)用戶隱私。
然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)也面臨挑戰(zhàn)：模型之間交換的參數(shù)數(shù)量龐大，通信成本很高。但中科院計(jì)算所最近提出的“FUELS”方法或許能解決這些問題。它通過尋找數(shù)據(jù)間的相似性，幫助模型更好地理解彼此，還能節(jié)約94%的通信成本。
個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)讓AI更懂你，同時很好地保護(hù)了隱私，還讓AI變得更加聰明高效。這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)，讓我們對未來AI的發(fā)展有了更多期待。相信在不久的將來，我們就能享受到更加智能、安全、高效的AI助手帶來的便利！
論文標(biāo)題：Personalized Federated Learning for Spatio-Temporal Forecasting: A Dual

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189