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Android 14 正式发布

Android 14 现已正式发布,该版本旨在提高开发人员的工作效率,同时增强性能、隐私、安全和用户定制功能。 目前 Android 14 已经面向部分 Pixel 设备推出,今年晚些时候将在三星、iQOO、Nothing、一加、Oppo、Realme、夏普、索尼、传音、vivo和小米等设备上更新。 该版本的一些重点更新内容包括: 性能和效率 Android 14 的一大重点是提高平台的性能和效率。 冻结缓存应用。在 Android 14 之前,缓存应用程序可以不受任何限制地运行。在 Android 14 中,会在短时间内冻结缓存应用程序,使其 CPU 时间为零。 优化广播。为了延长冻结应用程序的冻结时间(即不占用 CPU 时间),此版本调整了应用程序进入缓存状态后接收上下文注册广播的方式;它们可能会排队,并且重复的(例如BATTERY_CHANGED)可能会合并到一个广播中。 更快的应用程序启动。在 8GB 设备上,测试组发现应用程序冷启动减少了 20%,在 12GB 设备上减少了 30% 以上。与热启动相比,冷启动速度较慢,而且耗电量大。这项工作有效地改善了电量使用和整体应用启动时...

每日一博 | 使用 FHE 实现加密大语言模型

近来,大语言模型 (LLM) 已被证明是提高编程、内容生成、文本分析、网络搜索及远程学习等诸多领域生产力的可靠工具。 大语言模型对用户隐私的影响 尽管 LLM 很有吸引力,但如何保护好 输入给这些模型的用户查询中的隐私 这一问题仍然存在。一方面,我们想充分利用 LLM 的力量,但另一方面,存在向 LLM 服务提供商泄露敏感信息的风险。在某些领域,例如医疗保健、金融或法律,这种隐私风险甚至有一票否决权。 一种备选解决方案是本地化部署,LLM 所有者将其模型部署在客户的计算机上。然而,这不是最佳解决方案,因为构建 LLM 可能需要花费数百万美元 (GPT3 为 460 万美元),而本地部署有泄露模型知识产权 (intellectual property, IP) 的风险。 Zama 相信有两全其美之法: 我们的目标是同时保护用户的隐私和模型的 IP。通过本文,你将了解如何利用 Hugging Face transformers 库并让这些模型的某些部分在加密数据上运行。完整代码见 此处。 全同态加密 (Fully Homomorphic Encryption,FHE) 可以解决 LLM 隐...

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