Learning to Refer: Client-Resolved Generation for Privacy-Aware Language Models

该论文关注云端大语言模型（LLM）在医疗、法律等敏感领域落地时的核心矛盾：用户必须把明文数据交给服务方推理，而现有的隐私保护方案（如同态加密、安全多方计算、差分隐私、联邦学习、表征加噪等）普遍存在明显短板——要么以牺牲任务效用为代价，要么带

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR