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在联邦学习中，什么是安全聚合？
“联邦学习中的安全聚合是一种旨在保护个别参与者隐私的技术，同时仍允许其贡献改善共享模型。在联邦学习中，多个设备或客户端协同训练机器学习模型，而无需彼此或共享给中央服务器原始数据。安全聚合确保服务器能够从客户端计算聚合更新，而无法看到单个更新
与AutoML最兼容的编程框架有哪些？
"自动化机器学习（AutoML）旨在使机器学习过程更加易于访问和高效。多种编程框架与AutoML兼容，使开发者更容易将自动化工作流集成到他们的项目中。值得注意的框架包括TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。每个框
什么创新正在提高大型语言模型（LLM）的效率？
LLM的关键组件包括transformer架构，注意机制和嵌入层。transformer架构是现代llm的支柱，使它们能够有效地处理文本并捕获长期依赖关系。此体系结构由编码器和解码器层组成，可帮助模型理解和生成文本。
注意机制，特别是自我