Posts by Yan Cheng
數據科學
2025年 4月 16日
在大型語言模型時代，通過消息量化和流式傳輸實現高效的聯邦學習
聯邦學習 (Federated Learning, FL) 已成為一種在分布式數據源中訓練機器學習模型的有前景的方法，同時還能保護數據隱私。
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網絡安全
2025年 4月 11日
借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移動設備上輕松進行聯邦學習
NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 團隊宣布開展突破性合作，通過集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ，
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數據科學
2024年 12月 18日
利用 XGBoost 中的 CUDA 加速同態加密實現聯邦學習數據隱私安全性
XGBoost 是一種廣泛用于表格數據建模的機器學習算法。為了將 XGBoost 模型從單站點學習擴展到多站點協作訓練，
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數據科學
2024年 6月 28日
NVIDIA FLARE 助力聯邦 XGBoost 實現實用高效
XGBoost 是一種高效且可擴展的機器學習算法，廣泛應用于回歸、分類和排名任務。它基于梯度提升原則，
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