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以下是联邦学习相关的文章

2025-12-10
2026年值得关注的五大前沿AutoML技术随着云计算的普及，自动化机器学习（AutoML）极大地简化了模型训练与部署的复杂性。展望2026年，五大前沿AutoML技术趋势将重塑自动化模型构建的格局。这些趋势包括AutoML与生成式AI的深度融合，旨在缩短开发周期并实现合成数据生成；AutoML 3.0强调上下文感知和领域特定优化，以满足合规性要求；以及联邦和边缘AutoML的兴起，以保护数据隐私和实现实时推理。此外，可解释性和透明度将成为模型选择与优化过程中的核心要素，而人机协作与实时自适应的AutoML也将为生产系统提供前所未有...
- 2025-12-10
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-02
2026年值得关注的五大前沿 MLOps 技术随着生成式和语言模型的加速发展，MLOps（机器学习运维）在人工智能工程领域占据主导地位。到2026年，预计MLOps将继续演进，以下五大前沿技术将塑造行业格局：从嵌入可执行治理规则的“代码即策略”，到专为自主智能体设计的AgentOps；再到运行时可解释性、面向边缘计算和联邦学习的分布式MLOps，以及将能源和碳指标纳入决策的绿色可持续性实践。这些趋势将确保AI系统在保持合规性、可解释性和效率的同时，实现大规模部署。
- 2025-12-02
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- AI基础/开发
- AI工具应用