Guixu: Valuation-Driven Data Discovery for Autonomous AI Agents with On-Chain Attestation
该论文提出了 Guixu，一个面向自主 AI 代理的、以数据价值评估驱动的数据发现系统。当前自主代理在执行模型训练、决策支持等下游任务时，高度依赖外部数据，但现有数据发现系统大多停留在检索层面：它们只能从异构数据源中返回候选数据集，却无法有
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← 返回所有主题Poster: Verifiable Data Valuation with Strong Fairness in Horizontal Federated Learning.
联邦学习（FL）是一种去中心化的机器学习范式，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练全局模型。由于各参与方数据质量参差不齐，如何公平地评估每个数据提供者的贡献（即数据估值）成为保障FL公平性的关键问题。现有工作常引入沙普利值（Sha
ZK-Value: A Practical Zero-Knowledge System for Verifiable Data Valuation
数据估值是数据市场中的核心任务，Shapley值归因用于决定买方的付款如何在数据提供者之间分配。传统上，市场运营商独立执行归因，但要求参与者和外部审计员信任无法在底层私有数据上独立重算的分数。零知识证明（ZKP）理论上可以协调隐私与可验证性