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Un nouveau cadre fusionne des gros et des petits modèles pour privilégier la protection des données des utilisateurs.

Aborder les défis du learning fédéré à cause des appareils et des données divers.

P2M2-CDR améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs grâce à des techniques de données avancées.

Explorer des techniques de préservation de la vie privée dans l'apprentissage automatique et leur importance.

Une nouvelle approche améliore la récupération de données tout en s'attaquant aux préoccupations de confidentialité dans l'apprentissage fédéré.

De nouveaux mécanismes renforcent la vie privée tout en préservant l'utilité des données dans l'apprentissage automatique.

Des algorithmes innovants utilisent des données publiques pour protéger la vie privée dans l'analyse des données.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son impact sur la prise de décision en entreprise.

Une méthode pour que les agents estiment des fonctions sans partager directement des données.

Enquête sur les effets du bruit sur l'entraînement des réseaux de neurones profonds et la vie privée.

Une nouvelle approche décentralisée améliore la performance d'apprentissage dans des réseaux IoT avec peu de ressources.

Cette recherche révèle des menaces pour la vie privée dans des modèles de sujets plus simples comme LDA.

Un nouveau cadre améliore la vie privée dans les images générées par l'IA tout en garantissant l'efficacité.

Cet article parle des méthodes de confidentialité pour les données tabulaires dans les grands modèles de langage.

Apprends à partager en toute sécurité des infos sur les menaces entre les organisations.

Examiner les facteurs qui influencent la confiance dans la technologie IA selon des opinions diverses.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage dans l'apprentissage incrémental fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

Explorer les risques de confidentialité liés aux attaques par inférence d'adhésion en apprentissage automatique.

Nouvelles techniques pour améliorer la vie privée tout en gardant la qualité des recommandations.

Une nouvelle bibliothèque basée sur JAX simplifie l'apprentissage fédéré pour un meilleur entraînement des modèles.

Cette étude améliore l'apprentissage distribué grâce à une utilisation efficace des mises à jour pondérées dans le retour d'erreur.

Une étude sur l'équité des politiques de confidentialité et leur impact sur la confiance des utilisateurs.

Explorer les récents aperçus sur les données synthétiques et les défis en matière de confidentialité.

Un nouveau système améliore la sécurité et la vie privée dans les réseaux à petites cellules.

Un nouveau mécanisme améliore la génération de données synthétiques tout en protégeant la vie privée des individus.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité de l'IA à oublier des données tout en gardant de bonnes performances.

Examiner l'impact des données a priori sur la confidentialité différentielle dans les attaques de reconstruction d'image.

Une nouvelle approche pour simplifier les accords d'accès aux données.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la suppression des données dans les modèles de langue tout en préservant leurs performances.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques par inversion de gradient.

Explorer de nouvelles préoccupations en matière de confidentialité autour de l'utilisation des modèles de diffusion.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des modèles en incluant des appareils plus lents dans l'apprentissage fédéré.

Recherche sur l'utilisation des montres connectées et le confort de partage des données chez les utilisateurs.

Une nouvelle approche pour améliorer les compétences de résumé dans des modèles plus petits en utilisant des modèles plus grands.

Un cadre proposé renforce la sécurité de l'apprentissage fédéré contre les attaques adverses.

Une nouvelle méthode pour gérer le flux de données tout en respectant les choix de vie privée des utilisateurs.

Ce cadre permet un entraînement collaboratif des modèles tout en garantissant la confidentialité des données et l'intégrité des modèles.

Apprends comment les frameworks de programmation améliorent la vie privée différentielle pour l'analyse des données.

Les LLM vont améliorer la vie privée et les fonctionnalités sur les appareils mobiles.

Explorer des méthodes pour améliorer la confidentialité dans l'apprentissage décentralisé tout en gardant la performance.