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本地-远程智能体数据保护模式(LDADP)
分布式智能体架构，将本地处理智能体与远程聚合智能体相结合，采用先进的匿名化技术实现隐私保护型AI
复杂度: high安全与隐私模式
In 30 seconds
- What
- 在隔离的本地智能体上处理敏感数据，再借助差分隐私和安全多方计算，在远端智能体上汇聚所学成果。
- When to use
- 处理受监管数据的多站点系统：原始信息不能离开本地边界，但仍需提取整体性的洞察。
- Watch out
- 差分隐私噪声会在多轮之间不断累积，使模型精度下降得比集中式训练更快，同时显著增加运维复杂度。
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