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Contextual integrity
Contextual integrity
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新AI研究聚焦代理协作中的隐私问题
两篇新研究论文提出了增强AI代理协作中隐私的方法。第一篇DiSan使用双流编码器将文本中的任务语义与识别来源的风格分离开来，无需集中原始数据即可进行联合训练，并显著减少了风格计量归因。第二篇MINIM充当了LLM驱动代理的本地代理，学习UI元素的敏感度和必要性分数，在传输到远程服务器之前最小化敏感数据泄露，同时保留任务关键信息。
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新的大型语言模型基准测试隐私；Ollama 支持本地人工智能
研究人员开发了 IDP-Bench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在相互依赖的隐私场景中保护个人信息能力的基准。该基准使用情境完整性框架，发现尽管许多开源大型语言模型能够识别数据的共同所有权，但在识别关键隐私参数和判断数据共享的适当性方面却存在困难。另外，Ollama 作为一个开源工具越来越受欢迎，它允许用户在自己的机器上本地运行大型语言模型，与基于云的 API 相比，提供了增强的隐私和成本节约。