Cet article présente une méthode pour des clients avec des objectifs variés dans l'apprentissage fédéré de bandits.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cette étude améliore l'apprentissage fédéré en renforçant la diversité des modèles tout en protégeant la vie privée.
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Un aperçu des attaques par porte dérobée ciblées dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Cette étude présente une nouvelle méthode de formation pour l'IA dans les systèmes coopératifs.
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Un nouveau protocole améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage décentralisé.
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Cet article examine comment le MAS et le MoE améliorent l'efficacité et l'adaptabilité de l'IA générative.
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FedGELA s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données partiellement disjointes par classe.
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FedLESAM s'occupe des problèmes de données dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances des modèles.
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Une nouvelle méthode améliore la collaboration des robots dans l'exploration de labyrinthes.
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ROSfs transforme le partage de données entre les robots pour un meilleur travail d'équipe.
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Une méthode pour améliorer la vie privée des données dans l'apprentissage fédéré en supprimant des influences de données spécifiques.
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CoDreamer améliore la coopération entre les agents dans des environnements dynamiques.
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De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios multijoueurs en utilisant des retours basés sur les préférences.
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Un nouveau système améliore la précision de la résolution de puzzles Zebra grâce à des agents IA et des modèles de langage.
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MSfusion permet aux appareils avec peu de ressources de former des grands modèles de manière collaborative.
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EFVFL offre une méthode stable pour une communication efficace sans partager de données privées.
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Présentation de FedGTG pour garder des connaissances tout en apprenant dans des environnements fédérés.
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Le cadre POGEMA améliore la navigation multi-agent pour éviter efficacement les obstacles.
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ReDel aide les agents IA à bosser ensemble sur des tâches complexes de manière efficace.
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Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux problèmes de données bruyantes.
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Une nouvelle approche améliore le travail d'équipe et la prise de décision dans les systèmes de robots décentralisés.
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Une nouvelle approche pour protéger les données sensibles grâce à des méthodes de chiffrement collaboratif.
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Une nouvelle méthode renforce la sécurité de l'apprentissage fédéré en combattant efficacement les attaques byzantines.
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RoLoRA améliore l'apprentissage fédéré avec un ajustement fin robuste et une communication efficace.
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A-FedPD ajuste les mises à jour des modèles pour réduire l'instabilité de l'entraînement dans l'apprentissage fédéré.
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HEXA-MoE améliore l'efficacité de l'IA grâce à la collaboration d'experts et une communication réduite.
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