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面向联邦大语言模型训练的传输优化技术综述

计算机科学 2025年第1期52卷 42-55页

作者：顿婧博李卓网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

随着人工智能技术的快速发展,各类大型语言模型不断涌现.但是专用大语言模型的用户及数据集大多具有隐私性和安全性要求,数据安全隐私问题亟待解决.在此背景下,联邦大语言模型应运而生并得到越来越多的关注.由于大型语言模型庞大的数据... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,各类大型语言模型不断涌现.但是专用大语言模型的用户及数据集大多具有隐私性和安全性要求,数据安全隐私问题亟待解决.在此背景下,联邦大语言模型应运而生并得到越来越多的关注.由于大型语言模型庞大的数据量以及联邦学习的分布式架构,海量的参与节点与云服务器间进行大量的模型交换会产生较高的通信成本.为提升模型收敛速率,研究人员对面向联邦大语言模型训练的传输优化技术展开了研究.文章分析了联邦大语言模型所面临的挑战;综述了基于模型微调的传输优化方法、基于模型压缩的传输优化方法以及基于分布式并行处理的传输优化的优化问题;介绍了已有的开源联邦大语言模型以及所用到的传输优化技术,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：联邦学习大语言模型传输优化通信开销模型压缩

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迁移增量启发式动态规划及污水处理应用

北京工业大学学报 2025年 277-283页

作者：王鼎李鑫北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室智慧环保北京实验室北京人工智能研究院

针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式... 详细信息

针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式,提升了算法的抗干扰能力,并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportionalintegral-derivative,PID)算法之间的结构差异。基于数据驱动的思想,通过利用PID算法作用下所产生的历史数据,成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中,保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性。仿真结果表明:与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比,所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度。

关键词：启发式动态规划智能控制知识迁移非线性系统神经网络污水处理

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基于对比学习的水下图像增强和检测方法

机器人 2025年

作者：张帆黄丹丁璐王勇宋磊广西大学电气工程学院上海交通大学航空航天学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室中山大学航空航天学院上海交通大学电子信息与电气工程学院

水下图像因存在色彩失真和细节损失，严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为实现图像增强，同时提高检测精度，提出了一种基于对比学习的水下图像增强与目标检测多任务学习框架，既生成视觉友好图像，又提高目标检测精度，实现面向目... 详细信息

水下图像因存在色彩失真和细节损失，严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为实现图像增强，同时提高检测精度，提出了一种基于对比学习的水下图像增强与目标检测多任务学习框架，既生成视觉友好图像，又提高目标检测精度，实现面向目标检测任务的图像增强。针对目标纹理特征不清晰的问题，通过检测任务的区域生成模块构建对比学习的正负图像块，保证目标区域与原始图像在特征空间更加接近，同时利用检测的梯度信息引导图像增强朝着有利于目标检测的方向进行。此外，通过基于循环生成式对抗网络的图像翻译方法来学习并保留清晰图像特征实现图像增强，不需要成对的水下图像，降低了对数据的要求。最后，在EUVP、U45和UIEB数据集上进行了增强算法验证，在RUOD、URPC2020和RUIE数据集上进行了检测算法验证。实验结果表明，本文算法在主观视觉上可以有效修正颜色失真问题，同时保留了原始图像及目标的结构纹理；在客观指标上，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似度达到0.88。图像增强后在Faster R-CNN和YOLOv7算法上检测精度平均提升了2%。

关键词：水下图像增强对比学习循环生成式对抗网络目标检测

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大模型驱动多智能体的军事需求生成框架

计算机科学 2025年第1期52卷 65-71页

作者：李嘉晖张萌萌陈洪辉国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410000

联合作战军事需求生成涉及的参与人员多、工作量庞大,生成过程大多依赖个体经验与多来源文档,存在需求生成效率较低等问题,难以有效支撑联合作战体系设计。随着大模型技术的发展,大模型驱动的智能体在诸多领域展现出卓越的性能,多智能... 详细信息

联合作战军事需求生成涉及的参与人员多、工作量庞大,生成过程大多依赖个体经验与多来源文档,存在需求生成效率较低等问题,难以有效支撑联合作战体系设计。随着大模型技术的发展,大模型驱动的智能体在诸多领域展现出卓越的性能,多智能体系统通过分布式决策实现群体智能,能够高效处理复杂任务。针对军事需求生成过程中存在的效率低下的问题,提出大模型驱动多智能体的军事需求生成框架。该框架整合了多模态信息获取智能体、军事专家智能体、会议主持人等要素。多模态信息获取智能体集成多模态信息处理工具,能够快速获取军事需求,并与用户进行问答交互;军事专家智能体以自然语言对话的形式模拟人类专家讨论生成需求的场景,大模型驱动军事专家智能体理解环境,并能自主调用开源论文库、搜索引擎等工具以支持对话;会议主持人接收人类用户的指令,利用大模型细化指令内容,生成对话提示词和问题背景描述。以俄乌冲突为实验背景,对相关多模态信息进行军事需求生成。实验结果表明,当多模态信息量在大模型最大处理容量以内时,该框架显著降低了军事需求生成的时间消耗,视频资源节省时间占比达到80%~85%,音频资源节省时间占比为90%~95%。

关键词：需求生成多智能体生成式人工智能大模型多模态

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基于主题多视图表示的零样本实体检索方法

广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：齐丹丹王长征郭少茹闫智超胡志伟苏雪峰马博翔李时钊李茹山西大学计算机与信息技术学院山西同方知网数字出版技术有限公司山西工程科技职业大学现代物流学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)

零样本实体检索旨在将实体提及链接到训练阶段未见过的实体，在多种自然语言处理任务中起着关键作用，然而现有的方法依然存在2个问题：1）仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示导致实体多视图语义的冗余与缺失，很难充分... 详细信息

零样本实体检索旨在将实体提及链接到训练阶段未见过的实体，在多种自然语言处理任务中起着关键作用，然而现有的方法依然存在2个问题：1）仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示导致实体多视图语义的冗余与缺失，很难充分学习提及与实体之间的匹配关系；2）仅以提及为中心构造正负例，对提及与实体之间的对比关系覆盖度较低，导致其匹配错误。针对以上两个问题，本文提出基于主题的多视图实体表示（Topic-MVER）方法，该方法基于主题为实体构建了多视图表示，并使用对比学习建模了提及与实体之间的三种关系，提升了提及和实体对表示的匹配性。最后，该方法在ZESHEL和MedMentions数据集上的Recall@1分别达到了48.13%和73.86%，较基线模型分别提升了2.73%和1.21%，验证了该文方法的有效性。

关键词：实体检索零样本长文本主题多视图对比学习

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一种有效的多关系决策树分类算法

内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2020年第2期41卷 63-68页

作者：邓左祥李春贵广西科技大学计算机科学与通信工程学院柳州545006 广西科技大学智能计算与分布式信息处理重点实验室培育基地柳州545006 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

多关系数据挖掘,是数据挖掘方向其中一个热门的研究内容,并且是具有挑战的一个问题。在处理多关系时,传统的数据挖掘算法需要进行物理连接,因而存在效率不高的问题。为了解决这个问题,研究多关系数据挖掘的分类,提出一种有效的多关系决... 详细信息

多关系数据挖掘,是数据挖掘方向其中一个热门的研究内容,并且是具有挑战的一个问题。在处理多关系时,传统的数据挖掘算法需要进行物理连接,因而存在效率不高的问题。为了解决这个问题,研究多关系数据挖掘的分类,提出一种有效的多关系决策树分类算法,名为EMDT。EMDT的目标是提高分类准确率,并减少运行时间。EMDT利用元组ID传播,构造出一颗决策树,可以直接在多关系中对类标号未知的元组进行分类,不需要进行物理连接。实验表明,EMDT提高分类准确率,并显著减少运行时间。

关键词：多关系数据挖掘分类算法元组ID传播决策树

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基于邻域竞赛的多目标优化算法

自动化学报 2018年第7期44卷 1304-1320页

作者：刘元郑金华邹娟喻果湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105 衡阳师范学院智能信息处理与应用湖南省重点实验室衡阳421002

传统多目标优化算法(Multi-objective evolution algorithms,MOEAs)的基本框架大致分为两部分:首先是收敛性保持,采用Pareto支配方法将种群分成若干非支配层;其次是分布性保持,在临界层中,采用分布性保持机制维持种群的分布性.然而在处... 详细信息

传统多目标优化算法(Multi-objective evolution algorithms,MOEAs)的基本框架大致分为两部分:首先是收敛性保持,采用Pareto支配方法将种群分成若干非支配层;其次是分布性保持,在临界层中,采用分布性保持机制维持种群的分布性.然而在处理高维优化问题(Many-objective optimization problems,MOPs)(目标维数大于3)时,随着目标维数的增加,种群的收敛性和分布性的冲突加剧,Pareto支配关系比较个体优劣的能力也迅速下降,此时传统的MOEA已不再适用于高维优化问题.鉴于此,本文提出了一种基于邻域竞赛的多目标优化算法(Evolutionary algorithm based on neighborhood competition for multi-objective optimization,NCEA).NCEA首先将个体的各个目标之和作为个体的收敛性估计;然后,计算当前个体向量与收敛性最好的个体向量之间的夹角,并将其作为当前个体的邻域估计;最后,通过邻域竞赛方法将问题划分为若干个相互关联的子问题并逐步优化.为了验证NCEA的有效性,本文选取5个优秀的算法与NCEA进行对比实验.通过对比实验验证,NCEA具有较强的竞争力,能同时保持良好的收敛性和分布性.

关键词：多目标优化算法 Pareto支配关系邻域竞赛机制高维优化问题

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基于PU学习的链接预测方法

模式识别与人工智能 2019年第9期32卷 793-799页

作者：李琦王智强梁吉业山西大学智能信息处理研究所计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结... 详细信息

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结构确定候选负例的分布,基于分布进行多次欠采样,获得多个候选负例子集,集成多个负例集与正例集中构建的分类器选择可靠负例.最后基于正例与可靠负例构造链接预测分类器.在4个网络数据集上的实验表明文中方法预测结果较优.

关键词：链接预测正例和无标识样本(PU)学习社区结构集成学习

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属性蒸馏的零样本识别方法

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 219-227页

作者：李厚君韦柏全广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院) 广西柳州545006 广西科技大学智能信息处理与图计算重点实验室广西柳州545006

零样本识别是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,其关键在于如何从已见类中学到稳定和可迁移的知识。为提高零样本识别的准确率,对零样本识别问题进行了系统研究,并利用知识蒸馏的思想,精心设计了一个简单有效的属性蒸馏分类器。它符... 详细信息

零样本识别是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一,其关键在于如何从已见类中学到稳定和可迁移的知识。为提高零样本识别的准确率,对零样本识别问题进行了系统研究,并利用知识蒸馏的思想,精心设计了一个简单有效的属性蒸馏分类器。它符合人类认识事物的过程,首先从Vision Transformer大模型中获得全面细致的视觉特征,再运用属性概念蒸馏出物体的属性知识,最后迁移到未见类识别任务中。公开数据集上的实验表明,该方法取得了具有竞争力的结果,其识别准确率虽略低于最新的属性引导算法,但优于其他传统方法,而且识别架构简单具有更快的处理速度。同时,研究也指出了减少属性描述的稀疏性,以及增加多视角高清图像,将有利于提高零样本识别方法的准确率。

关键词：计算机视觉零样本识别知识蒸馏属性蒸馏