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Pierre-Alain Moëllic
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新框架支持RISC-V上的Float16片上AI训练
研究人员开发了一个开源框架，支持在资源受限的RISC-V单核处理器上使用float16精度进行AI模型的片上训练。该方法利用了Zfh和Zvfh等标准RISC-V扩展，可在对模型性能影响最小的情况下将内存占用减小约50%。该框架还具备层冻结功能，以支持迁移学习和微调场景，并基于AIfES嵌入式系统框架构建。
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新型后门攻击利用硬件故障进行联邦学习模型适应
研究人员开发了一种针对联邦学习系统的新型后门攻击，通过在训练过程中诱导模型参数中的硬件故障（特别是比特翻转）来实现。这种被称为“比特翻转链”（Chain of Bit-Flips）的新方法不依赖于特定任务，并且可以由单个恶意客户端植入。该攻击在ResNet-18模型上，使用有限数量的故障，成功率达到了94%，并讨论了实际影响和潜在的防御措施。