Google Research·· 2025-11-12AI 评分51
Google 发布 JAX-Privacy 1.0，简化大规模差分隐私训练
Differentially private machine learning at scale with JAX-Privacy
AI 导读
Google 发布 JAX-Privacy 1.0，一套构建和审计差分隐私（DP）模型的开源工具包，提供 DP-SGD、DP-FTRL、DP 矩阵分解等算法和基于 JAX 的原生并行扩展能力。库内含 per-example 梯度裁剪、噪声注入、微批处理等组件，并附 Keras 下微调 Gemma 系列模型的完整示例，此前曾用于训练 VaultGemma。
来源：Google Research · research.google