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TimberStrike: Dataset Reconstruction Attack Revealing Privacy Leakage in Federated Tree-Based Systems
要約 連合学習は、一元化された機械学習のプライバシー指向の代替品として浮上し、直 … 続きを読む
Private Aggregation for Byzantine-Resilient Heterogeneous Federated Learning
要約 クライアントのデータのプライバシーを維持しながら、ビザンチンのクライアント … 続きを読む
Intelligent Offloading in Vehicular Edge Computing: A Comprehensive Review of Deep Reinforcement Learning Approaches and Architectures
要約 インテリジェントな輸送システム（ITS）の複雑さの増加により、エッジサーバ … 続きを読む
ByzSecAgg: A Byzantine-Resistant Secure Aggregation Scheme for Federated Learning Based on Coded Computing and Vector Commitment
要約 この論文では、ビザンチンの攻撃やプライバシーの漏れに耐性のある連合学習のた … 続きを読む
Tight analyses of first-order methods with error feedback
要約 エージェント間の通信は、分散学習における主要な計算ボトルネックになることが … 続きを読む
Towards Trustworthy Federated Learning with Untrusted Participants
要約 悪意のある参加者とデータのプライバシーに対する回復力は、信頼できる連合学習 … 続きを読む
Crowd-SFT: Crowdsourcing for LLM Alignment
要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、人間のフィードバック（RLHF）からの監 … 続きを読む
KVPR: Efficient LLM Inference with I/O-Aware KV Cache Partial Recomputation
要約 大規模な言語モデル（LLMS）の推論は計算的に要求があります。 自動回帰デ … 続きを読む
LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs
要約 クラウドベースの独自の大規模言語モデル（LLMS）の広範な採用により、運用 … 続きを読む