arXiv · cs.AI· Zhihao Liu·· 18 天前AI 评分30
DP-MIND：面向百万 token 长上下文的差分隐私记忆引导推理框架
DP-MIND: Differentially private memory-guided Long context Inference
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zhihao Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13132v1
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AI 导读
DP-MIND 是一个记忆引导框架，将差分隐私（DP）推理扩展到百万 token 级长上下文。该方法对输入进行本地扰动后逐块处理，用紧凑记忆跨序列保留任务相关信息，并通过强化学习在扰动输入上直接优化记忆构建策略，还借助本地去噪模块恢复被噪声破坏的答案片段而不暴露原始上下文。在多个长上下文 benchmark 上，DP-MIND 在可扩展性和效用上均优于现有 DP 及长上下文推理基线。
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