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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,长期面临“安全强则效率低,效率高则隐患多”的两难困境。 当前业界多采用联邦学习(FL)路线,虽性能较高,但存在潜在的信息泄露风险。例如,隐私计算联盟于2024年发布的《隐私计算产品通用安全分级白皮书》中就分析、披露了业内最流行的FL方案SecureBoost的信息泄露风险。 蚂蚁数科则另辟蹊径,选择安全等级更高但性能挑战更大的多方安全计算(MPC)技术路线,通过GBDT算法与先进密码学的深度协同设计,实现了安全与效率的双重突破: 在训练方面:提出新型安全两方GBDT训练框架Gibbon,相比当前最先进的MPC方案“Squirrel”(USENIX Security2023),可将训练速度提升2~4倍,性能甚至优于联邦学习路线SecureBoost的开源实现。 在推理方面:创新性地提出同态查找表技术,实现隐私保护决策图推理,支持GBDT、决策树、评分卡等模型。其中,GBDT和决策树的推理效率提升2~3个数量级。 目前,上述研究成果已应用于蚂蚁数科隐私计算系列产品中,全面支持跨机构间高安全、高性能、可落地的数据协作。

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英伟达新款“中国特供” AI 芯片性能强于 H20,但价格翻番

路透社独家报道了英伟达新款中国特供芯片的更多细节。 据了解,该芯片暂定名为 B30A,基于英伟达 Blackwell 架构,性能更强大。 两位知情人士表示,如果美国批准英伟达对华销售 B30A,其价格很可能是 H20 的两倍左右。目前,H20 的售价介于 1 万美元至 1.2 万美元之间。 在性能方面,一位知情人士称,B30A 的性能有望高达 H20 的六倍。B30A 和 H20 均为降级版芯片,专为遵守美国对华出口管制为中国市场开发。 结合之前的报道,该芯片采用单芯片设计,预计其算力约为旗舰级 B300 加速卡双芯片配置的一半。此外,该芯片将配备高带宽内存(HBM)和 NVLink 技术,以提升处理器间的数据传输效率。单芯片设计指所有主要电路都制作在同一块连续的硅晶圆上,而不是分散在多个芯片上。 当被问及在中国市场与对手的竞争格局时,英伟达在一份声明中表示:“竞争无疑已经到来”。该公司拒绝进一步置评。

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Mario

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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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