隐私计算
WAIC观察：隐私计算加速落地产业，全新的技术标准体系呼之欲出
这几年，人们都在谈论大模型。特别是在 Scaling Law 的指导下，人们寄希望于将更大规模的数据用于训练，以无限提升模型的智能水平。在中国，「数据」作为一种与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，价值越来越被重视。近年来，中国数据要素市场化建设的步伐明显提速。让「数据」发挥价值的关键在于不同主体、不同场景下的数据流通复用。数据要素跟传统的生产要素有本质差别，数据的价值具有双面性，业务价值越大，风险成本越高。营造数据可信流通可信环境，则是让数据要素价值充分释放的底层支撑。在这样的背景下，隐私计算技术的价值逐渐凸
FATE 2.0版本重磅发布：实现异构联邦学习系统互联互通
打破“计算孤岛”、联通“技术孤岛”，推动异构平台之间的互联互通，是隐私计算技术下一阶段的重要发展方向。国家数据局印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出：“打造安全可信流通环境，深化隐私计算、联邦学习等技术应用，增强数据利用可信、可控、可计量能力，促进数据合规高效流通使用。”[1]中国信通院评论文章曾指出：“隐私计算有望成为支撑数据流通产业的基础设施，解决不同产品之间的技术壁垒，实现隐私计算跨平台间的互联互通已成为产业内的迫切需求。” [2]
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