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标签：因果结构学习×
6月11日
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6月4日
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11:25arXiv cs.LG@Jian Yang, Yuan Tong, Qinbin Li, Zeyi Wen, Xiaofang Zhou
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本文提出一种基于全同态加密（FHE）的因果结构学习方法，在数据传输和计算过程中全程保持加密状态，解决分布式场景下的隐私泄露问题。针对FHE计算成本高、不支持除法和对数运算的挑战，作者设计了电路简化、牛顿-拉夫森倒数近似和泰勒展开等创新技术，并利用SIMD批处理加速。该方法还能扩展支持差分隐私，实验表明在测试数据集上结果与明文版本高度一致，且能在数十分钟内完成学习。
论文全同态加密因果结构学习隐私保护分布式计算SIMD加速
推荐理由：做分布式数据挖掘或医疗、金融等隐私敏感领域因果分析的团队，终于有了一个可落地的加密方案——FHE 的算力瓶颈被巧妙绕过，建议直接看技术细节。
原文
6月1日
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5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？