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本文介绍了 OncoAgent，这是一种专为肿瘤学隐私保护临床决策支持设计的双层多智能体框架。文章详细阐述了结合修正型 RAG、反思安全循环以及针对 AMD 硬件优化的双层 QLoRA 微调的系统架构。
FACTS 引入了一种用于查询聚焦表格总结的智能体工作流，生成结合 SQL 查询和 Jinja2 模板的可复用离线模板，实现快速、准确且隐私合规的总结，无需暴露敏感数据。该方法通过避免昂贵的微调和 token 限制问题，同时保持跨共享模式表格的可扩展性，优于现有基准方法。
本论文评估基于LLM的模拟器作为差分隐私合成数据生成器的能力，使用PersonaLedger来评估LLM是否能够忠实地复现受DP保护角色的统计分布。虽然在欺诈检测效用方面取得了良好成果（在ε=1时AUC为0.70），但该研究发现了由系统性LLM偏差造成的显著分布漂移，该偏差会覆盖输入统计数据。
# 论文页面 - EdgeDetect：用于联邦入侵检测的重要性感知梯度压缩与同态聚合 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.14663](https://huggingface.co/papers/2604.14663) ## [https://huggingface.co/papers/2604.14663#edgedetect-importance-aware-gradient-compression-with-homomorphic-aggregation-for-federated-intrusion-detection](https://huggingface.co/papers/2604.14663#edgedetect-importance-aware-gradient-compression-fo