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隐私保护的设备上智能训练服务：概念、架构方案和开放问题
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
智能设备开启了在终端设备上运行人工智能应用程序的可能性。隐私保护的作为服务的训练（PTaaS）提供隐私友好、定制化的人工智能模型训练。PTaaS将核心训练过程外包给远程云或边缘服务器，确保数据隐私并减轻个体设备的计算负载。介绍了PTaaS的架构方案，并提出了未解决的问题和未来研究方向。
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关键要点
- 智能设备使在终端设备上运行人工智能应用程序成为可能，提供实时和定制化的服务。
- 用户数据的分散性和隐私敏感性，以及网络连接和计算效率等限制，给模型训练的设备部署带来了挑战。
- 提出隐私保护的作为服务的训练（PTaaS），为终端设备提供隐私友好、定制化的人工智能模型训练。
- PTaaS将核心训练过程外包给远程云或边缘服务器，确保数据隐私并减轻个体设备的计算负载。
- 探讨PTaaS的定义、目标和设计原则，以及支持该范式的新兴技术。
- 介绍PTaaS的架构方案，并提出未解决的问题，为未来研究方向奠定基础。
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