D2M：基于去中心化、隐私保护、激励相容的数据市场，革新协作学习

D2M论文提出了一种通过利用去中心化数据市场来实现协作学习的新颖架构，解决了数据隐私和激励机制方面的关键问题。这项研究显示了民主化数据访问和促进更符合伦理和安全的AI开发的潜力。

• •D2M 采用去中心化架构，可能减轻单点故障并促进数据所有权。
• •对隐私保护的关注表明朝着伦理 AI 和负责任的数据实践迈出了重要一步。
• •激励相容的设计旨在鼓励更广泛的参与和市场内的数据贡献。