DP-MIND：百万 token 级差分隐私长上下文推理
原文标题：DP-MIND: Differentially private memory-guided Long context Inference
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研究者提出 DP-MIND，一种记忆引导框架，将差分隐私推理扩展到百万 token 上下文。它通过本地扰动输入、分块处理与紧凑记忆保留任务相关信息，并用强化学习优化记忆构建策略，在多个长上下文基准上优于现有 DP 与长上下文推理基线。
- 问题
- 现有差分隐私推理只适用于短上下文，百万 token 输入下效用严重下降。
- 方法
- 本地扰动输入后分块处理，用紧凑记忆保留任务相关信息，并以强化学习在扰动输入上优化记忆构建策略。
- 结果
- 未给出量化结果（摘要仅称在多个长上下文基准上优于现有 DP 与长上下文推理基线）。
- 影响
- 把差分隐私推理推到百万 token 级，为云端 LLM 处理敏感长文档提供可行路径，但需关注噪声下的效用损失。
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