結合ArKrum演算法與差分隱私隨機梯度下降(DP-SGD)在極具挑戰性的環境中展現了其運作能力：一個擁有1000萬節點的分散式網路。這一里程碑代表在隱私限制下去中心化學習系統擴展性的重要進展。## 實驗詳細資訊技術驗證在故意設計的惡劣條件下進行。噪聲放大倍數設定為0.3，這是一個反映隱私保護與模型完整性之間平衡的關鍵參數。在連續20輪的分散式訓練中，系統處理CIFAR-10資料集，同時模擬30%的惡意節點——這是一個相當高的比例，用以模擬實際的韌性場景。模擬透過Torch的分散式基礎設施實現，使數千萬計的計算節點能同步協調梯度。## 達成的性能最終結果：準確率達到0.76。與之前模擬100萬節點的結果相比，這個數值略有下降，主要原因在於如此大規模協調的複雜性增加。儘管如此，系統展現出強大的運行韌性，未出現嚴重崩潰，證明ArKrum即使在指數級協調壓力下仍能保持防禦能力。## 未來展望研究人員已確定兩個優先方向：一是整合區塊鏈驗證以證明訓練輪次的完整性，二是使用MNIST資料集重複實驗，以驗證演算法在不同資料域中的行為一致性。這兩條路徑旨在增強系統在數百萬節點規模下的可靠性。
ArKrum 和 DP-SGD 在一千萬個節點的大規模測試中達成的0.76準確率
結合ArKrum演算法與差分隱私隨機梯度下降(DP-SGD)在極具挑戰性的環境中展現了其運作能力：一個擁有1000萬節點的分散式網路。這一里程碑代表在隱私限制下去中心化學習系統擴展性的重要進展。
實驗詳細資訊
技術驗證在故意設計的惡劣條件下進行。噪聲放大倍數設定為0.3，這是一個反映隱私保護與模型完整性之間平衡的關鍵參數。在連續20輪的分散式訓練中，系統處理CIFAR-10資料集，同時模擬30%的惡意節點——這是一個相當高的比例，用以模擬實際的韌性場景。
模擬透過Torch的分散式基礎設施實現，使數千萬計的計算節點能同步協調梯度。
達成的性能
最終結果：準確率達到0.76。與之前模擬100萬節點的結果相比，這個數值略有下降，主要原因在於如此大規模協調的複雜性增加。儘管如此，系統展現出強大的運行韌性，未出現嚴重崩潰，證明ArKrum即使在指數級協調壓力下仍能保持防禦能力。
未來展望
研究人員已確定兩個優先方向：一是整合區塊鏈驗證以證明訓練輪次的完整性，二是使用MNIST資料集重複實驗，以驗證演算法在不同資料域中的行為一致性。這兩條路徑旨在增強系統在數百萬節點規模下的可靠性。