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Quick, Draw!
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联邦学习易受隐私泄露和数据投毒攻击
一份新报告详细介绍了联邦学习的漏洞，这是一种将预训练模型适配到本地用户数据的方法。研究人员发现，中央服务器可以从单个客户端更新中恢复私有标签集，尽管重建可能缺乏细节。虽然标签计数恢复随着客户端数量的增加而减少，但后门攻击仍然是一个重大威胁，随着恶意客户端数量的增加，成功率也会增加。FLTrust 等防御机制可以缓解这些风险，但在所有客户端都受到损害时则无效。
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SketchMamba模型统一草图分类和生成
研究人员开发了SketchMamba，这是一种新颖的轻量级状态空间模型，专为实时草图分类和笔画自动补全而设计。与以往分别处理识别和生成问题的模型不同，SketchMamba将草图视为单一因果序列进行处理，使其能够对正在绘制的图形进行渐进式分类，并同时预测其续画。在Quick, Draw!数据集的一个子集上进行测试，SketchMamba在最后一步达到了94.93%的准确率，并展现出0.706的强劲渐进式准确率AUC，在仅绘制了70%的…