近日，开源AI助手平台OpenClaw正式发布，标志着从早期ClawdBot到Moltbot的演进进入新阶段。该平台的核心设计理念是隐私与用户控制，其作为开源项目，允许用户在本地机器上部署和运行，从而确保数据处理的私密性。平...

GitHub上近期开源了一个名为Clawdbot的个人AI助手项目，该项目旨在为用户提供一个可在自有设备上运行的、本地化、快速且始终在线的AI助手解决方案。Clawdbot的核心技术特点在于其强调本地化部署，这意味着用户的交互...

近日，一篇题为《Building my offline AI workspace》的技术博客引发开发者社区广泛关注。作者详细记录了构建完全离线AI工作环境的技术实践，涉及本地化模型部署、数据隐私保护及离线开发工具链搭建等前沿议题。该方...

FedEDS是一种针对边缘设备联邦学习的新型方案，其创新性地通过客户端间加密数据共享机制，有效解决了数据异构性和物理分布带来的性能瓶颈。该技术突破由arXiv最新研究论文披露，通过同态加密和分布式密钥管理，在保...

在人工智能模型的开发过程中，确保符合《通用数据保护条例》(GDPR)的要求至关重要。开发者可采用匿名化数据集或伪匿名化技术，从根本上规避隐私合规风险。若无法实现完全匿名化，则需通过强化数据安全措施（如加密存...

联邦学习领域迎来突破性进展，FUSED（Federated Unlearning with Sparse Efficient Deletion）系统通过创新的稀疏遗忘适配器技术，首次实现了联邦学习环境下的定向知识擦除与可逆操作。该技术通过在模型微调层植入轻...