9月15日消息，阿里妈妈宣布同时开源两项AI技术：曲率空间学习框架和联邦学习解决方案。据介绍，两项开源技术可提高数据隐私保护能力，预计可降低80%的存储消耗量和提升15%的用户请求匹配精准度。
据了解，曲率空间学习框架（Curvature Learning Framework，简称CLF）是中国首个经过工业级场景验证的曲率空间深度学习框架；联邦学习解决方案（Elastic Federated Learning Solution，简称EFLS），是百亿级工业场景跨企业合作的联邦学习解决方案。
阿里妈妈方面介绍用户即日起可在GitHub搜索“Curvature-Learning-Framework”，9月30日以后搜索“Elastic-Federated-Learning-Solution”，查看两个项目的开源文件。
阿里妈妈技术人士表示，曲率空间学习框架已经在阿里妈妈业务中展现出很高的应用潜力。基于淘宝搜索广告场景，曲率空间能精准建模十亿级商家与用户的交互行为，利用空间曲率变化实现数据的“定向放大”与“精准分割”。系统全量上线后，存储消耗量降低80%，用户侧请求匹配精准度相对提升15%。
阿里妈妈解释，联邦学习解决方案具备三大特点：
- 大规模高可用：云原生实现方案支持百亿规模数据求交；多种验证方式保证最终结果的完整性和正确性；精简的训练交互协议与高效的底层实现，保证分布式训练的高吞吐；精细的状态恢复与模型校验，确保分布式容灾的正确性。
- 加密保护隐私：通过数据安全与计算安全两种手段以保障用户隐私，支持多种隐私保护方案以提供安全和性能的最佳平衡。
- 更强大更便捷：首次开源了基于水平聚合、层次聚合的两种模型，并通过可视化Web界面方便任务流程的开发、配对、调度和管理，极大地提升迭代效率。
“AI技术是新一代生产力。在基于庞大的工业级场景应用成熟后，我们选择向社会开放这些技术能力，以最大化共享AI技术红利，共同进步。”阿里妈妈CTO郑波表示。
下一节：9月23日官方发布了Spring Boot 2.5.5版本，此版本包括41个错误修复、文档改进和依赖项升级。