Apple 已發佈來自其 2026 年隱私保護機器學習 AI 工作坊的四段錄音及研究摘要。以下是詳情。 Apple 發佈機器學習與隱私工作坊影片 Apple 在其機器學習部落格上發佈了一篇新文章，內容包括來自 2026 年隱私保護機器學習 AI 工作坊的四場重點演講。這場為期兩天的活動中，Apple 研究員及更廣泛研究社群成員討論了「隱私保護機器學習與 AI 的最新進展」，焦點包括私人學習與統計、基礎模型與隱私，以及攻擊與安全。
Apple 對此活動的描述如下： 工作坊的演講與討論探討了隱私與機器學習的進展及未解問題，包括聯邦學習、統計學習、信任模型、攻擊、隱私會計，以及基礎模型帶來的獨特挑戰。這些研究領域以嚴謹的隱私與安全評估為基礎，將理論框架與實際應用連結起來。 在部落格文章中，Apple 精選了四場演講，其中包括公司研究科學家 Kunal Talwar 主講的「Crypto for DP and DP for Crypto」。
你可在下方觀看： 此外，其他精選演講包括： – University of Toronto 的 Aleksandar Nikolov 主講的 Online Matrix Factorization and Online Query Release – Georgetown 的 Elissa Redmiles 主講的 Learning from the People: Communicating about S P Technology for Responsible Data Col
lection – CISPA 的 Franziska Boenisch 主講的 Understanding and Mitigating Memorization in Foundation Models Apple 亦突出了工作坊上發表的 24 篇論文，其中三篇由公司現任及前研究員開發： – Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem
– Efficient privacy loss accounting for subsampling and random allocation – Trade-offs in Data Memorization via Strong Data Processing Inequalities 欲觀看所有會議及完整論文清單，請點擊此連結。 值得在 Amazon 留意：David Pogue – ’Apple: The First 50 Years’、MacBook Neo、Logit
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