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El enfoque basado en cohortes mejora la eficiencia y precisión en los sistemas de Aprendizaje Federado.

Descubre cómo los Planes Comportamentales Federados mejoran la comprensión de las acciones del cliente en el aprendizaje federado.

Presentamos la Alineación a partir de Demostraciones para modelos de lenguaje seguros y efectivos.

La investigación muestra vulnerabilidades en el enfoque de la privacidad del texto en el aprendizaje federado.

Explorando el método NatMU para un aprendizaje automático efectivo y la privacidad de los datos.

Desaprender mejora la privacidad en los sistemas de recomendación sin afectar la calidad de las recomendaciones.

Los datos sintéticos ofrecen soluciones prometedoras a los problemas en la imagenología médica.

Explorando el impacto de la IA en la eficiencia, la privacidad y la seguridad en sistemas vitales.

Un nuevo método reduce las cargas de comunicación en el aprendizaje federado mientras mejora la privacidad.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones mientras protege la privacidad del usuario en modelos en la nube.

Client2Vec mejora el aprendizaje federado al crear identificadores únicos para los datos de los usuarios.

Un nuevo método mejora los ataques de jailbreak en modelos de IA avanzados usando juego de roles de personajes.

Descubre un método de optimización descentralizada que protege los datos del usuario y mejora la eficiencia.

Explorando la mezcla de aprendizaje centrado en la privacidad y técnicas de generación de datos.

Aprende cómo AltGDmin aborda los datos faltantes en un entorno federado.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje federado a través del modelado aditivo multinivel.

Explorando nuevas formas de garantizar la privacidad en la comunicación inalámbrica.

Un nuevo método mejora la equidad en el aprendizaje federado en diversas comunidades.

Entrenar modelos de lenguaje de código abierto mejora el modelado de optimización para aplicaciones industriales.

Aprovechando modelos de salida temprana para un aprendizaje federado eficiente en sistemas de ASR.

Explora el papel vital del control de acceso en la computación en la frontera.

FedHPL mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos en todos los dispositivos.

Un nuevo método permite la transferencia de módulos LoRA con datos sintéticos, minimizando la dependencia de datos originales.

Este estudio mejora la seguridad del aprendizaje automático cuántico contra ataques adversariales a través de canales de ruido y métodos de privacidad.

Fast-FedUL ofrece métodos rápidos de eliminación de datos para el aprendizaje federado, asegurando la privacidad.

Nuevos métodos mejoran los procesos de eliminación de datos en modelos de aprendizaje automático.

KALM4Rec mejora las recomendaciones para nuevos usuarios usando métodos basados en palabras clave.

Aprende cómo la minimización de datos protege la privacidad en medio de la creciente recopilación de datos.

Nuevos métodos reducen los riesgos de memorización en la imagenología médica con modelos de difusión.

FeMLoc mejora la localización en interiores usando técnicas de aprendizaje federado y meta-aprendizaje.

Este artículo habla sobre el impacto de la privacidad diferencial en la confianza en el Censo de EE. UU.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje continuo sin ejemplares al rastrear los cambios en la representación de clases.

FedGELA aborda los desafíos en el aprendizaje federado con datos parcialmente disjuntos por clase.

Un nuevo método para el aprendizaje federado que aborda los desafíos del aprendizaje continuo.

FedLESAM aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado para mejorar el rendimiento del modelo.

Explorando maneras de asegurar la información de los pacientes en la investigación clínica.

FedMR aborda los desafíos en el aprendizaje federado con datos de clases parciales, mejorando el rendimiento del modelo.

PadFL mejora el compartir modelos y la eficiencia en diferentes capacidades de dispositivos.

El Aprendizaje Federado entrena modelos mientras mantiene los datos de los usuarios privados y seguros.

Las herramientas de IA apoyan a los negociadores en entornos complejos, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.