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Eris
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ERIS框架增强联邦学习的隐私和可扩展性
研究人员推出了一种新的联邦学习框架ERIS，旨在改善隐私、效用和可扩展性之间的平衡。ERIS利用联邦分片聚合（FSA）来划分客户端更新，将聚合分布在多个客户端聚合器上。这种方法消除了中央聚合瓶颈，并限制了信息暴露给任何单一观察者。实验表明，ERIS在实现与FedAvg相当的效用的同时，显著降低了通信开销，增强了对隐私攻击的鲁棒性，且无需复杂的密码学。
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AI代理Eris将工具选择从grep进化为嵌入
AI代理Eris的开发涉及工具选择的显著学习曲线，从简单的文本解析转向更复杂的方法。最初，Eris依赖基本的grep命令来解析模型输出以进行工具调用，但事实证明这种方法对于实际使用来说过于脆弱。后续的迭代涉及关键词列表，然后将用户消息与预先计算的工具向量进行嵌入匹配，并由一个策略层决定提供哪些工具。
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开发者使用 GBNF 语法强制本地 AI 模型输出 JSON
一位名为 Eris 的开发者正在构建一个本地 AI 代理，他详细介绍了一种防止小型语言模型生成格式错误的 JSON 的方法。该技术涉及使用 GBNF 语法，它在根本上约束 token 的生成，确保模型无法产生无效的输出。这种方法对于缺乏 OpenAI 和 Anthropic 等云服务中强大函数调用 API 的本地模型尤其有用。