隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 1、绿色化（低能耗共识/碳抵消） 2、隐私融合（结合联邦学习/MPC） 3、合规化（监管科技/CBDC）及数字资产化 别并过滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算

O( 目标 ) 或无法衡量的 KR( 关键 结果 )，导致公司 OKR 目标体系无法得到预期的运转，为了解决这 个问题，绩效数字化团队引入了具备生成式 AI 技术的 GPT 大语言模 型，并且通过微调 Prompt( 提示词 ) 的方式来训练符合公司 OKR 执 行要求的目标框架。现在，员工只需直接输入自己具体要做的事情、 完成的时间、计划达成的量以及需要协同的同事，大模型就会自动 帮助员工生成合理清晰的