Gate 廣場創作者新春激勵正式開啟,發帖解鎖 $60,000 豪華獎池
如何參與:
報名活動表單:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具,搭配文字發布內容即可
豐厚獎勵一覽:
發帖即可可瓜分 $25,000 獎池
10 位幸運用戶:獲得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 發帖獎勵:發帖與互動越多,排名越高,贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
新手專屬福利:首帖即得 $50 獎勵,繼續發帖还能瓜分 $10,000 新手獎池
活動時間:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
詳情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
我們如何在不犧牲性能的情況下保持AI系統的私密性?聯邦學習可能是答案。
想像一下,機器人可以集體學習而不暴露敏感數據。每台機器在本地使用自己的數據進行訓練,然後只分享學到的更新——從不分享原始感測器資訊。這種方法讓AI系統能共同進步,同時保持個人隱私。
這是一個巧妙的折衷方案,解決了一個真正的問題:集中式數據收集引發隱私擔憂,但孤立的學習又限制了集體智慧。聯邦學習在兩者之間找到平衡,使分散式AI能在網絡中擴展,同時用戶仍能掌控自己的原始數據。
對於Web3時代來說,這個模型完美契合去中心化的原則——更強的AI,更強的隱私,沒有中心故障點。