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跨云数据隐私保护：通过整合联邦学习和大型语言模型优化人工智能系统的协作机制
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型跨云架构，结合联邦学习与大型语言模型，有效解决云计算时代共享敏感数据的隐私保护问题。实验结果表明，该方法在准确性、收敛速度和数据隐私保护方面优于传统模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型跨云架构，结合联邦学习与大型语言模型。
- 该架构有效解决了云计算时代共享敏感数据的隐私保护问题。
- 研究重点在于不同云环境之间的协作优化。
- 新架构确保模型更新的隐私和完整性。
- 显著提高了模型训练效率和决策能力。
- 实验结果表明，该方法在准确性、收敛速度和数据隐私保护方面优于传统模型。
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