视觉理解大模型LLaVA简介

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LLM中的分词器（tokenizer）是什么？？？

人工智能顶级国际会议ICML2025最新研究成果：中山大学、TAMU等团队提出的FedCEO框架通过创新性方法解决差分隐私联邦学习的核心挑战。该研究让客户端参数在语义层面动态协同互补，采用张量低秩近端优化和自适应平滑机制，显著提升了模型效用与隐私保护的平衡。理论证明其效用-隐私权衡提升O(√d)，优于现有方法。实验显示在CIFAR-10等数据集上，FedCEO在模型效用、隐私保护和异质环境适用性方

人工智能顶级国际会议ICML2025最新研究成果：中山大学、TAMU等团队提出的FedCEO框架通过创新性方法解决差分隐私联邦学习的核心挑战。该研究让客户端参数在语义层面动态协同互补，采用张量低秩近端优化和自适应平滑机制，显著提升了模型效用与隐私保护的平衡。理论证明其效用-隐私权衡提升O(√d)，优于现有方法。实验显示在CIFAR-10等数据集上，FedCEO在模型效用、隐私保护和异质环境适用性方

随着通用人工智能（AGI）的崛起，隐私问题日益凸显。尽管联邦学习（FL）和差分隐私（DP）以分布式机器学习中的隐私保护著称，但我们该如何减少它们所造成的模型性能损失呢？

随着通用人工智能（AGI）的崛起，隐私问题日益凸显。尽管联邦学习（FL）和差分隐私（DP）以分布式机器学习中的隐私保护著称，但我们该如何减少它们所造成的模型性能损失呢？

综合深度自动编码器较强的特征表示学习能力，同时保留了NMF的可解释性，该论文提出了深度自编码非负矩阵分解（DANMF）方法。

图对比学习是无监督图表示学习中的一种突出技术。在图节点聚类（community detection）任务中，负样本的构造一般通过随机负抽样，没有考虑节点（隐含的）label信息。这样会在随机抽样中引入假负样本，降低模型的性能。​

在图机器学习中，如何构造增强数据！