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本文分析了LLM交互中的隐私-效用权衡，揭示了底层机制，并引入了一个意图驱动的本地保护框架，使用轻量级模型来增强隐私同时保持响应效用。

OpenAI 发布 10 亿参数 Apache-2.0 MoE 模型，可在任何 LLM 接收前自动脱敏，实现完全本地、零泄露的工作流。

OpenAI 发布了 Privacy Filter，这是一个包含 15 亿参数的双向令牌分类模型，用于检测和处理个人身份信息（PII）。该模型采用 Apache 2.0 许可证，并支持长上下文，以实现高通量的数据清理。