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蚂蚁数科提出隐私保护 AI 新算法,可将推理效率提升超过 100 倍

全球安全顶级会议ACM CCS以及顶刊IEEETDSC近日发布获选论文名单,蚂蚁数科的两项隐私计算创新技术成果入选。这两项研究聚焦当前跨机构联合建模中应用最广泛的梯度提升决策树(GBDT)模型,通过创新的隐私保护算法,解决了联合建模和联合推理中如何在保障数据隐私前提下实现高性能计算的技术难题。 分别是被ACM CCS2025收录的《Gibbon: Faster Secure Two-party Training of Gradient Boosting Decision Tree》(长臂猿:更快的2方安全GBDT训练框架)与被IEEE TDSC录用的《Privacy-preserving Decision Graph Inference from Homomorphic Lookup Table》(基于同态查找表的隐私保护决策图推理) GBDT类模型(包括XGBoost、LightGBM等)是一种基于梯度提升的决策树算法,可解释性强,预测速度快,广泛应用于营销、风控等场景,是跨机构联合建模中最流行最常用的算法。然而,在多方协作训练与推理过程中,如何在保障数据隐私的前提下实现高性能计算,...

Qwen3-Coder Plus 更新发布,支持项目级代码理解

阿里通义团队旗下开源 Agentic 编程模型宣布 Qwen3-Coder Plus 更新,迎来能力升级: 通过 Agentic Coding 联合训练优化,TerminalBench 分数大幅上涨,在 OpenRouter 平台一度成为全球第二流行的 Coder 模型(仅次于 Claude Sonnet 4)。 支持 256K 上下文,可一次性理解并修复整个项目级代码库 推理速度更快、Token 消耗更少、安全性更高 本次升级核心亮点 Agentic Coding 联合训练:与 Qwen Code 或 Claude Code 联合优化,在 CLI 应用场景效果显著提升; 项目级代码理解:256K 上下文支持,可处理跨文件、多语言的复杂项目; 推理效率优化:相比上代模型,推理速度更快,用更少 Token 达成更优效果; 代码安全性提升:强化漏洞检测与恶意代码过滤,迈向“负责任的 AI”; 多模态输入支持:搭配 Qwen Code 系统,支持上传截图+自然语言指令生成代码,全球领先。 Qwen3-Coder Plus 代码能力对比图

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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