北大、蚂蚁三个维度解构高效隐私保护机器学习：前沿进展+发展方向

北京大学李萌团队联合蚂蚁集团发布最新综述《Towards Efficient Privacy-Preserving Machine Learning》，系统梳理隐私保护机器学习（PPML）领域的优化路径，首次提出从协议、模型、系统三个层级的统一视角。论文指出当前协议层级存在通信与计算瓶颈，模型层级需针对性优化线性与非线性操作，系统层级则依赖编译器与硬件协同设计。面对大模型时代对隐私与效率的双重挑战，研究强调必须推动跨层级协同优化，探索面向大模型的隐私推理与边缘部署方案。团队同步维护GitHub项目，持续收录高质量PPML文献。
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