paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
XG

Xin Gu

AAAI 2026×2NeurIPS 2026OSDI 2026VLDB 2026安全效率与系统多模态可解释性推理
新星分新星
83
一作贡献30
核心/参与35
方向广度19
合作网络12
1 一作 · 5 篇 · AAAI 2026 / NeurIPS 2026 / OSDI 2026 / VLDB 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

5
作者位次 #2/9OSDI 2026Oral· Operating Systems & Distributed Systems

Cocoon: A System Architecture for Differentially Private Training with Correlated Noises

Donghwan Kim · Xin Gu · Jinho Baek · Timothy Lo · Younghoon Min · Kwangsik Shin · Jongryool Kim · Jongse Park · Kiwan Maeng

摘要

Machine learning (ML) models memorize and leak training data, causing serious privacy issues to data owners. Training algorithms with differential privacy (DP) have been gaining attention as a solution. However, these algorithms add noise at each training iteration and degrade accuracy, limiting...

安全可解释性效率与系统OpenReview

常见合作者