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楚箕弩：联邦学习中多轮安全聚合的可靠、高效和匿名认证实现
通过可靠和匿名认证的多轮安全聚合，解决现有安全聚合方案的可靠性和身份认证问题，Chu-ko-nu 可以为联邦学习提供可靠的匿名认证聚合，同时降低至少 21.02% 的聚合成本。
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4 months ago
Flamingo：多轮单服务器安全聚合及私有联邦学习应用
Flamingo 是一个用于安全聚合大量客户端数据的系统，专注于多轮设置中的联邦学习，引入了轻量级的 dropout 容错协议并提出了一种新的客户端选择方式，从而减少客户端与服务器之间的交互次数并大大降低整个训练过程的运行时间。
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a year ago
视觉语言模型作为成功检测器
本文介绍了一种使用大型预训练视觉语言模型和人工奖励注释的成功检测方法，将其作为视觉问答问题，研究了在三个不同领域的成功检测和推广属性，证明该方法能在看到未知语言和视觉变化的情况下胜过定制奖励模型。
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a year ago
Flamingo：一种可视化语言模型，用于少样本学习
Flamingo 是一种可视语言模型，具有快速适应新任务的能力，能够仅使用少量注释示例。这种模型通过桥接强大的预训练视觉和语言模型，处理任意交错的视觉和文本数据序列，并无缝地输入图像或视频并进行评估和测试，从而表现出上下文的一步学习能力。
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2 years ago
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