2020年底，DeepMind旗下人工智能（AI）系统AlphaFold在蛋白质分子结构预测领域取得了史无前例的进步。这不仅有力推动了生命科学领域的发展，也愈发印证了具备掌握 “暗知识” 能力的AI能够助力人们直接跳过在 “未知” 暗箱...

随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而...

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的...

Fate 是一个工业级联邦学习框架，所谓联邦学习指的就是可以联合多方的数据，共同构建一个模型；

Per-FedAvg的原理请见：arXiv | Per-FedAvg：一种联邦元学习方法。

题目：Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach

联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。

SCAFFOLD的原理请见上一篇文章：ICML 2020 | SCAFFOLD：联邦学习的随机控制平均。

题目：SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

论文地址：https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper_28.pdf