


FATE 2.0 dikeluarkan: merealisasikan kesalinghubungan sistem pembelajaran bersekutu heterogen
- FATE 2.0Naik taraf komprehensif untuk menggalakkan aplikasi berskala besar pembelajaran bersekutu pengkomputeran persendirian
FATE diumumkan platform terbuka F.
versi, sebagai dunia gred industri pembelajaran bersekutu terkemuka Rangka kerja sumber terbuka. Kemas kini ini merealisasikan kesalinghubungan antara sistem heterogen bersekutu dan terus mempertingkatkan keupayaan kesalinghubungan platform pengkomputeran privasi. Kemajuan ini menggalakkan lagi pembangunan aplikasi berskala besar pembelajaran bersekutu dan pengkomputeran privasi.FATE 2.0 mengambil kebolehoperasian menyeluruh sebagai konsep reka bentuk , dan menggunakan kaedah sumber terbuka untuk mengubah empat peringkat penyelarasan aplikasi, lapisan, hm penjadualan aplikasi, lapisan, hm penjadualan. , Ia menyedari keupayaan kebolehoperasian heterogen antara sistem dan sistem, sistem dan algoritma, serta algoritma dan algoritma. .
[3 ]
dan piawaian industri lain, sebelum dikeluarkan, FATE 2.0 telah melengkapkan pengesahan kesalinghubungan dan kebolehoperasian dengan berbilang platform pengkomputeran privasi heterogen. Baru-baru ini Beijing Financial Technology Industry Alliance menyebut dalam pengeluaran dokumen bahawa "pasukan penyelidik , bersama-sama dengan komuniti sumber terbuka FATE dan syarikat teknologi terkemuka, menyelesaikan kebolehoperasian silang platform dan silang algoritma silang lima pihak dan bersama. penyahpepijatan, mengesahkan bahawa dokumen antara muka menyokong Kebolehlaksanaan dan keselamatan penyambungan platform heterogen berbilang pihak". . NASIB 2.0 Ikhtisar Sorotan untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai platform pengkomputeran privasi heterogen Penerangan misi
- Lapisan penjadualanSambungan: menyahgandingkan modul sistem daripada pelbagai peringkat kepada membina platform penjadualan interkoneksi yang terbuka dan piawai, penjadualan tugasan berbilangpenyokongan hetero penjadualan platform
- Sambungan rentas tapak lapisan pengangkutan: Bina komponen komunikasi sambung rentas tapak terbuka, menyokong berbilang mod penghantaran dan berbilang protokol komunikasi, Boleh menyesuaikan diri dengan penghantaran data antara berbilang platform pengkomputeran privasi heterogen, meningkatkan Kecekapan penghantaran dan kestabilan sistem
.
- dan protokol keselamatan lain serta protokol algoritma bersekutu,
- bantuan sambungan enjin pengkomputeran heterogen bersekutu penghijrahan dan pengembangan algoritma teras, pengalaman dan prestasi pembangunan algoritma dipertingkatkan dengan ketara: menggunakan teks Sifir yang diedarkan dan jelas Tensor/pengaturan algoritma teras pengembangan; peningkatan prestasi algoritma teras: PSIPeningkatan prestasi algoritma persimpangan perlindungan privasi 1.8+ kali, persekutuan menegak
SSHE- LR
- dipertingkatkan dan menegak prestasi algoritma rangkaian saraf dipertingkatkan 143 kali FATE 2.0Gambarajah skematik keseluruhan seni bina interkoneksi FATE 2.0
NASIB
-Klien 2.0:
- Bina aplikasi sokongan DSL berskala
1. Memperkenalkan yang baharu IR DSL persekutuan boleh skala dan piawai, iaitu proses pemodelan bersekutu DSL perwakilan lapisan tengah piawai 2. IR dan penukaran protokol lain, seperti 5
NASIB- Aliran 2.0: Membina platform penjadualan saling berkaitan yang terbuka dan standard 1. Sesuaikan dengan FATE 2.0 Federal DSL IR2 yang boleh berskala dan diseragamkan Bina rangka kerja lapisan penjadualan interkoneksi dan menyokong protokol lain melalui penyesuai, seperti antara muka lapisan kawalan yang terlibat dalam "Dokumen Teknikal API Saling Operasi Pengkomputeran". 3. Optimumkan penjadualan proses, penyahgandingan dan logik penjadualan boleh disesuaikan, dan menambah penjadualan keutamaan4. senario heterogen 5 Optimumkan pendaftaran komponen algoritma berbilang versi dan sokong pendaftaran mod pengendalian komponen 6 Peningkatan sambungan IR berbilang metrik : 7. Optimumkan logik pengesahan pelanggan dan sokongan pengurusan kebenaran berbilang pelanggan 8 Optimumkan antara muka RESTful untuk menjadikan medan dan jenis input, medan kembali dan kod status lebih jelas
. . Menambah modul OFX (Open Flow Exchange): merangkum pelanggan penjadualan, membenarkan penjadualan merentas platform 10. Menyokong enjin komunikasi baharu OSX sambil kekal serasi dengan semua enjin dalam FATE Flow 1.x Lapisan sistem dan lapisan algoritma dipisahkan, dan konfigurasi sistem dialihkan dari repositori FATE ke repositori Flow Pakej FATE Flow dikeluarkan dalam PyPI, dan perkhidmatan baharu untuk pengurusan perkhidmatan. ditambah Tahap CLI. Rujukan "Dokumentasi Teknikal API Interoperasi Pengkomputeran Privasi Industri Kewangan" yang dikeluarkan oleh Perikatan Industri Fintech Beijing melaksanakan antara muka penghantaran saling kendali menyokong penghantaran segerak grpc Dan transmisi penstriman, menyokong protokol penghantaran selamat TLS, serasi dengan komponen tapak roll FATE 1.X menyokong Http 1. Komponen rabbitmq dan pulsar dalam logik pengendalian Pengecualian semasa penghantaran menyediakan output log yang lebih tepat untuk mengesan pengecualian dengan cepat FATE-Component 2.0: FATE-ML 2.0: Cor algoritma Cor dan pengembangan, FedPASS-HeteroNN berdasarkan protokol FedPASS Eggroll 3.0: Prestasi, ketersediaan dan kebolehpercayaan sistem dipertingkatkan sepenuhnya.🜎 Peningkatan Pembinaan semula komponen teras: komponen pengurus kluster dan pengurus nod dibina semula sepenuhnya menggunakan bahasa Java untuk memastikan keseragaman dan meningkatkan prestasiPengubahsuaian komponen penghantaran: keluarkan komponen penghantaran tapak roll, Digantikan dengan komponen osx yang lebih cekap FATE 2.0 Biro Data Kebangsaan: Notis daripada Biro Data Kebangsaan dan jabatan lain mengenai pengeluaran "Elemen Data [2] [3] "Industri Kewangan Privasi Pengkomputeran Interoperasi Dokumentasi Teknikal API" v1.0 telah dikeluarkan repositori komuniti FATE yang Dihoskan di FATE : https://github.com/FederatedAI/InterOp
Sokongan Eksperimen
dan fungsi akan ditambah pada masa hadapan
, Pencapaian yang ketara
FATE 2.0 ialah lembaran baharu kerjasama industri dan menang-menang.
[1]
Atas ialah kandungan terperinci FATE 2.0 dikeluarkan: merealisasikan kesalinghubungan sistem pembelajaran bersekutu heterogen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ia juga merupakan video Tusheng, tetapi PaintsUndo telah mengambil laluan yang berbeza. Pengarang ControlNet LvminZhang mula hidup semula! Kali ini saya menyasarkan bidang lukisan. Projek baharu PaintsUndo telah menerima 1.4kstar (masih meningkat secara menggila) tidak lama selepas ia dilancarkan. Alamat projek: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Melalui projek ini, pengguna memasukkan imej statik, dan PaintsUndo secara automatik boleh membantu anda menjana video keseluruhan proses mengecat, daripada draf baris hingga produk siap . Semasa proses lukisan, perubahan garisan adalah menakjubkan Hasil akhir video sangat serupa dengan imej asal: Mari kita lihat lukisan lengkap.

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Semua pengarang kertas kerja ini adalah daripada pasukan guru Zhang Lingming di Universiti Illinois di Urbana-Champaign (UIUC), termasuk: Steven Code repair; pelajar kedoktoran tahun empat, penyelidik

Jika jawapan yang diberikan oleh model AI tidak dapat difahami sama sekali, adakah anda berani menggunakannya? Memandangkan sistem pembelajaran mesin digunakan dalam bidang yang lebih penting, menjadi semakin penting untuk menunjukkan sebab kita boleh mempercayai output mereka, dan bila tidak mempercayainya. Satu cara yang mungkin untuk mendapatkan kepercayaan dalam output sistem yang kompleks adalah dengan menghendaki sistem menghasilkan tafsiran outputnya yang boleh dibaca oleh manusia atau sistem lain yang dipercayai, iaitu, difahami sepenuhnya sehingga apa-apa ralat yang mungkin boleh dilakukan. dijumpai. Contohnya, untuk membina kepercayaan dalam sistem kehakiman, kami memerlukan mahkamah memberikan pendapat bertulis yang jelas dan boleh dibaca yang menjelaskan dan menyokong keputusan mereka. Untuk model bahasa yang besar, kita juga boleh menggunakan pendekatan yang sama. Walau bagaimanapun, apabila mengambil pendekatan ini, pastikan model bahasa menjana

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Dalam proses pembangunan kecerdasan buatan, kawalan dan bimbingan model bahasa besar (LLM) sentiasa menjadi salah satu cabaran utama, bertujuan untuk memastikan model ini adalah kedua-duanya. berkuasa dan selamat untuk masyarakat manusia. Usaha awal tertumpu kepada kaedah pembelajaran pengukuhan melalui maklum balas manusia (RL

sorakan! Bagaimana rasanya apabila perbincangan kertas adalah perkataan? Baru-baru ini, pelajar di Universiti Stanford mencipta alphaXiv, forum perbincangan terbuka untuk kertas arXiv yang membenarkan soalan dan ulasan disiarkan terus pada mana-mana kertas arXiv. Pautan laman web: https://alphaxiv.org/ Malah, tidak perlu melawati tapak web ini secara khusus. Hanya tukar arXiv dalam mana-mana URL kepada alphaXiv untuk terus membuka kertas yang sepadan di forum alphaXiv: anda boleh mencari perenggan dengan tepat dalam. kertas itu, Ayat: Dalam ruang perbincangan di sebelah kanan, pengguna boleh menyiarkan soalan untuk bertanya kepada pengarang tentang idea dan butiran kertas tersebut Sebagai contoh, mereka juga boleh mengulas kandungan kertas tersebut, seperti: "Diberikan kepada

Baru-baru ini, Hipotesis Riemann, yang dikenali sebagai salah satu daripada tujuh masalah utama milenium, telah mencapai kejayaan baharu. Hipotesis Riemann ialah masalah yang tidak dapat diselesaikan yang sangat penting dalam matematik, berkaitan dengan sifat tepat taburan nombor perdana (nombor perdana ialah nombor yang hanya boleh dibahagikan dengan 1 dan dirinya sendiri, dan ia memainkan peranan asas dalam teori nombor). Dalam kesusasteraan matematik hari ini, terdapat lebih daripada seribu proposisi matematik berdasarkan penubuhan Hipotesis Riemann (atau bentuk umumnya). Dalam erti kata lain, sebaik sahaja Hipotesis Riemann dan bentuk umumnya dibuktikan, lebih daripada seribu proposisi ini akan ditetapkan sebagai teorem, yang akan memberi kesan yang mendalam terhadap bidang matematik dan jika Hipotesis Riemann terbukti salah, maka antara cadangan ini sebahagian daripadanya juga akan kehilangan keberkesanannya. Kejayaan baharu datang daripada profesor matematik MIT Larry Guth dan Universiti Oxford

Tunjukkan rantai sebab kepada LLM dan ia mempelajari aksiom. AI sudah pun membantu ahli matematik dan saintis menjalankan penyelidikan Contohnya, ahli matematik terkenal Terence Tao telah berulang kali berkongsi pengalaman penyelidikan dan penerokaannya dengan bantuan alatan AI seperti GPT. Untuk AI bersaing dalam bidang ini, keupayaan penaakulan sebab yang kukuh dan boleh dipercayai adalah penting. Penyelidikan yang akan diperkenalkan dalam artikel ini mendapati bahawa model Transformer yang dilatih mengenai demonstrasi aksiom transitiviti sebab pada graf kecil boleh digeneralisasikan kepada aksiom transitiviti pada graf besar. Dalam erti kata lain, jika Transformer belajar untuk melakukan penaakulan sebab yang mudah, ia boleh digunakan untuk penaakulan sebab yang lebih kompleks. Rangka kerja latihan aksiomatik yang dicadangkan oleh pasukan adalah paradigma baharu untuk pembelajaran penaakulan sebab berdasarkan data pasif, dengan hanya demonstrasi

Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Pengenalan Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, aplikasi model bahasa besar multimodal (MLLM) dalam pelbagai bidang telah mencapai kejayaan yang luar biasa. Walau bagaimanapun, sebagai model asas untuk banyak tugas hiliran, MLLM semasa terdiri daripada rangkaian Transformer yang terkenal, yang
