stylometric-attribution

本文介绍了DiSan，一个用于分布式智能体协作的隐私保护文本净化框架。通过将源不变的角色内容与源识别的风格解耦，DiSan在多智能体RAG基准上将PII暴露降低20倍，同时保持83%的回答忠实度，优于传统的掩码方法。