个性化联邦学习的新突破:DA-PFL 算法
个性化联邦学习(PFL)是近年来人工智能领域的一大热门话题,它能够在保护用户隐私的前提下,为每个用户学习个性化 … 阅读更多
AGI 通用人工智能
个性化联邦学习(PFL)是近年来人工智能领域的一大热门话题,它能够在保护用户隐私的前提下,为每个用户学习个性化 … 阅读更多
在快节奏的现代社会,人们越来越依赖互联网来获取信息和服务。而个性化推荐系统,就像一位贴心的智能助手,为我们推荐 … 阅读更多
引言 联邦推荐 (FR) 作为一种新兴的设备端学习范式,在学术界和工业界都引起了广泛的关注。现有的联邦推荐系统 … 阅读更多
近年来,越来越多的网络应用开始使用机器学习模型来提供个性化的服务,满足用户的偏好。转化率 (CVR) 估计是在 … 阅读更多
随着大型语言模型(LLM)的迅速发展,以LLM为基础的对话系统(例如聊天机器人)在近几年取得了惊人的进步。然而 … 阅读更多
近年来,联邦推荐系统(FedRecs)因其保护用户数据隐私的能力而备受关注。在FedRecs中,中心服务器通过 … 阅读更多
你是否曾厌倦了推荐系统千篇一律的推荐?你是否想要一个更智能、更人性化的推荐系统,能够理解你的喜好,并根据你的需 … 阅读更多
近年来,在线教育资源如雨后春笋般涌现,但这些资源往往缺乏配套的测试题,无法有效地帮助学生进行自测和评估学习成果 … 阅读更多
在信息爆炸的时代,推荐系统成为了我们生活中不可或缺的一部分,帮助我们从海量信息中筛选出感兴趣的内容。然而,传统 … 阅读更多