FedMoE：数据级个性化与混合专家，助力模型异构个性化联邦学习 FedMoE：数据级个性化与混合专家，助力模型异构个性化联邦学习
近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展，如 ChatGPT 和 AIGC，让人们看到了人工智能的巨大潜力。然 […] [...]
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方法一：通过Windows安全中心关闭Windows Defender 方法二：通过注册表编辑器禁用Windo […] [...]
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 […] [...]
2024 年 4 月 9 日，RWKV Foundation 发布了 RWKV 新架构的最新论文 ——《Eag […] [...]
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 […] [...]
本站图片大部分放在IPFS，如果直接加载困难，可以在本地部署IPFS节点后安装上面的油猴脚本，即可实现本地IP […] [...]
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 […] [...]
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 […] [...]
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 […] [...]
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 […] [...]