待验证50% 置信事实精确时间

对于自适应生成的输入（输入可能依赖于算法之前的输出），即使L*=0，任何差分隐私算法也无法避免Ω̃(√T)的遗憾。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/22

首次发现

来源

差分隐私在线专家预测：小损失下实现近最优遗憾界

涉及实体

自适应输入concept 差分隐私在线专家预测concept

相关事实

待验证算法的遗憾上界为O(√(L* log N) + √(T log N)/ε)，其中ε为隐私参数。76% 相似待验证此前最优的差分隐私在线专家预测算法遗憾界为Õ(√T)，当L*远小于T时该界远高于非隐私下界Õ(√L*)。72% 相似已验证差分隐私通过向统计结果注入校准噪声，在数学上保证无法从聚合数据中推断出单个用户的行为67% 相似待验证约束解码只能约束 token 序列合法性，无法约束语义，模型仍可输出错误的枚举值或越界数字63% 相似待验证人工审查纠错步骤不可省略，因为常能发现参数类型错误（如int被写成str）或遗漏的None返回等情况。61% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1084206

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1084206

MCP

get_claim(id=1084206)