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Vitaly Feldman
Vitaly Feldman
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苹果研究人员提出高效的机器学习遗忘方法，成本降低50%
苹果研究人员开发了一种新的机器学习遗忘方法，可显著降低计算成本。通过识别和利用对模型输出影响可忽略不计的数据点，他们的框架可以在遗忘过程之前减小数据集的大小。这种方法可以节省大量计算资源，在语言和视觉任务的真实世界实证示例中，节省量高达约50%。
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苹果研究人员提出一种节省成本的AI模型遗忘方法
来自苹果公司、哈佛大学和伦敦大学学院的研究人员开发了一种新的机器学习遗忘方法，可显著降低计算成本。他们的方法识别并利用对模型输出影响可忽略不计的数据点，从而在遗忘过程中使用更小的数据集。该方法在实际应用中可实现高达约50%的计算节省，解决了日益增长的AI数据隐私问题。