Google Research 开发了差分隐私分区选择的新算法，这是一种能够安全共享大型数据集以促进人工智能和机器学习发展的技术。他们的并行算法在 ICML2025 的论文“Scalable Private Partition Selection via Adaptive Weighting”中有详细介绍，可以处理包含数千亿个条目的数据集，性能远超之前的顺序方法。这项创新旨在平衡强大的隐私保证与数据效用，允许从私有文本语料库中提取常用词等有价值的信息，而不会损害个人用户数据。Google 将开源这项技术以促进社区合作。 AI
影响 能够更安全、更可扩展地使用大型数据集进行 AI 训练，可能加速模型开发。
排序理由 发布了一篇研究论文，详细介绍了差分隐私分区选择的新算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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