BriefGPT - AI 论文速递
·
FedMobileAgent: Training Mobile Agents Using Decentralized Self-Sourced Data
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了FedMobileAgent框架，通过用户自源数据训练移动智能体，结合自动标注和适应聚合技术，降低数据采集成本并保护隐私。其性能与中心化模型相当，成本仅为0.02%。
🎯
关键要点
- 本研究提出了FedMobileAgent框架，旨在解决移动智能体训练中高质量数据获取难的问题。
- FedMobileAgent框架利用不同用户自源数据进行训练，结合自动标注和适应聚合技术。
- 该框架显著降低了数据采集成本，并有效保护用户隐私。
- 研究表明，FedMobileAgent的性能与中心化人工标注模型相当，但成本仅为其不到0.02%。
➡️
