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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 5 篇
筛选1

影响

数据与隐私泄露1

系统形态

模型与 API2AI Agent3多智能体1

层

提示层1模型层4应用层5训练与数据层1基础设施层1

系统组件

记忆2视觉1多模态1

被测模型厂商

其他2
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 74 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：应用层话题：隐私与数据泄露清除全部

另有 74 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 其他arXiv 2610.01195

    Federated Agent Optimization：面向隐私约束下分布式智能体协同优化的联邦智能体优化框架

    提出 FAO 框架，形式化隐私约束下的智能体协同优化

    arXiv
    2610.01195
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    摘要FAO 把智能体协作写成效用、隐私和通信的多目标问题，并给出组件分类与迁移框架。

    Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。

    深度解读完整解读
  3. 其他arXiv 2609.10144

    AIOS 的内核管理共享内存：面向系统级个性化的新抽象

    AI 导读研究提出"内核管理共享内存"，由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。

    arXiv
    2609.10144
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
    摘要作者称内核集中管理记忆，能拿到无约束上下文的大部分个性化收益，并降低延迟。

    kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。

    深度解读完整解读
已经到底了