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隐私

ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%

ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%
近日，在全球人工智能顶级学术会议AAAI2025期间，蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学联合团队提出创新的跨域微调（offsite-tuning）框架——ScaleOT。 该框架能在模型性能无损前提下，将隐私保护效果提升50%，与知识蒸馏技术相比，算力消耗显著降低90%，为百亿级参数模型的跨域微调提供高效轻量化方案，论文因创新性入选AAAI的oral论文(本届大会近13000篇投稿，口头报告比例仅4.6%)。 跨域微调是目前业内保护模型产权与数据隐私的主流方案，通过有损压缩将大模型转换为仿真器，数据持有方基于其训练适配器并返回给大模型完成调优，数据和模型均未出域，可保护双方隐私，但存在局限性:一是“均匀抽积木”式处理易致模型关键层缺失，使性能显著下降;二是用蒸馏技术弥补性能损失，计算成本高;且现有方法隐私保护缺乏灵活性。
2/26/2025 2:13:00 PM
AI在线
巴西政府机构出手，禁止 Meta 公司使用用户数据训练生成式 AI 模型

巴西政府机构出手，禁止 Meta 公司使用用户数据训练生成式 AI 模型
感谢据美联社报道，巴西国家数据保护局当地时间周二（2 日）认定，拥有 Facebook、Instagram、WhatsApp 等平台的社交网络巨头 Meta 将不得使用来自巴西的数据来训练其生成式 AI 模型。Meta 近期更新了隐私政策，允许公司可将人们的公开帖子用于训练其模型。根据巴西国家数据保护局的公报，Meta 此举将会对受影响数据主体的基本权利造成严重的、不可挽回的或难以修复的损害，此次下达的禁令是“预防性措施”。巴西是 Meta 的最大市场之一。在该国 2.03 亿的总人口（IT之家注：数据来自 202
7/3/2024 7:16:46 PM
清源
如何应对生成式大模型「双刃剑」？之江实验室发布《生成式大模型安全与隐私白皮书》

如何应对生成式大模型「双刃剑」？之江实验室发布《生成式大模型安全与隐私白皮书》
研究者们也开始意识到 ChatGPT 等生成式大模型面临着数据和模型方面的安全隐患。
6/7/2023 2:51:00 PM
机器之心
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