Federated Learning
联邦学习（FL）是分布式机器学习框架，允许多方在数据本地化前提下协同构建全局模型，通过迭代聚合各客户端的本地更新，解决数据孤岛问题。它在医疗、物联网等隐私敏感领域有重要应用价值。然而，去中心化架构使其面临安全挑战，如后门攻击，恶意参与者上传含特定后门模式的参数，导致模型对触发样本产生异常响应，威胁系统可靠性和安全性。
R9-9950X服务器 超越频率桎梏，企业级稳定性的新标杆！
德迅云安全推出的R9 9950X服务器专为多线程、高负载场景优化，基于AMD Ryzen 9系列的Zen 4架构，采用5nm工艺和CCD/CIOD分离设计，具备16核32线程全大核策略，确保高效能与低功耗。其自适应功耗管理和强化供电设计，保障了在企业级应用中的卓越稳定性和持续性能。搭配德迅卫士主机安全软件，提供实时监控、远程防护及资产清点等全面安全措施，适用于云计算、虚拟化和边缘计算等场景，为企业带来可靠的高性能解决方案。
2025年NVIDIA RTX 4090云服务器租赁价格与选型指南
本文探讨了在主流云服务商尚未提供RTX 4090实例的背景下，如何选择高性能GPU服务器。分析了市场现状、替代方案性能，并推荐阿里云的GN7i（NVIDIA A10）、GN6v（NVIDIA V100）等实例，提供了成本优化策略与选型建议，确保用户在AI训练、图形渲染等场景中实现效率和成本的最佳平衡。
2025年阿里云GPU服务器的租赁价格与选型指南
随着AI、深度学习等领域的发展，GPU服务器成为企业及科研机构的核心算力选择。阿里云提供多种GPU实例类型（如NVIDIA V100、A100等），涵盖计算型、共享型和弹性裸金属等，满足不同场景需求。本文详解2025年阿里云GPU服务器的核心配置、价格策略及适用场景，帮助用户优化选型与成本控制，实现高效智能计算。
联邦
随着人工智能的发展，联邦学习在打破“数据孤岛”和保护隐私方面展现出巨大潜力，但也面临诸多安全挑战。本文总结了五个关键研究方向：1. 提高防御方法的鲁棒性，以应对多种攻击；2. 研究更多样化的攻击手段，促进防御进步；3. 提升通信效率，平衡安全与性能；4. 探索异构联邦学习，拓展应用场景；5. 增强模型可解释性，确保应用安全。未来需深入研究这些方向，推动联邦学习成为数据安全领域的关键技术。
解决方案评测｜AI 剧本生成与动画创作
随着影视、游戏、广告等内容产业的爆发式增长，剧本创作与动画制作的需求量和复杂度持续攀升。传统流程耗时耗力且成本高，平均需12-18个月完成一部中等规模3D动画项目。阿里云通过“AI+云计算”重构这一链路，提出从剧本到画面的端到端创作提效方案，涵盖智能生成剧本、自动化动画创作及云端协作，旨在降本50%、提速3倍。本文将从技术能力、创作自由度、商业化适配性三大维度解析该解决方案，并提出多项改进建议，助力内容团队实现高效创作。
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StarTower RIP 技术：重塑智能终端算力生态
在智能终端普及的今天，StarTower 的资源交互证明（RIP）技术通过算力打包、存储和调度，重塑了智能终端算力生态。虚拟化技术和容器化管理统一并优化了算力资源，分布式存储与微隔离技术保障数据安全，SDN 和边缘计算卸载提升了算力交互效率。这一创新为高效利用和共享算力开辟了新道路，引领智能化新时代。
大模型承重墙，去掉了就开始摆烂！苹果给出了超级权重
近期，苹果公司与圣母大学的研究人员发现大型语言模型（LLM）中存在“超级权重”参数，尽管仅占模型参数的0.01%，却对模型性能有极大影响。去除一个超级权重可使困惑度增加三个数量级，零样本准确性大幅下降。研究提出一种数据无关方法识别这些权重，并通过保留超级权重和超级激活，显著提升模型压缩效果，在量化后保持较高性能。该发现对资源受限环境下的LLM部署有重要意义。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.07191。