主题是“联邦学习优化研究”
Toss运营公司Viva Republica于3日表示，其论文被收录至全球最具权威的人工智能（AI）学会“NeurIPS 2025”。
该论文是以研究员 Lee Jinwoo 为中心，联合首尔大学Vision Lab共同完成的研究成果，隶属于Toss人脸建模团队。
据Toss介绍，NeurIPS是在机器学习及神经信息处理领域全球最具影响力的学会，论文录用率约为20%。本届学会自前一日开始至7日，在美国圣迭戈会展中心举行。
被接收的研究题为“基于本地先验对齐的联邦学习（FedLPA）”，旨在帮助在因隐私保护监管而无法将数据转移至中央服务器的国家，也能对AI模型进行训练。
该研究弥补了现有联邦学习方式的局限：当不同国家或用户群体间数据特征差异较大，或出现既有数据中不存在的新类型数据时，模型性能会急剧下降。
研究团队将能够自动将国家、用户群体等具有相似特征的数据进行聚类的“Infomap”本地聚类方法，与通过对预测结果进行对齐以提升训练稳定性的“本地先验对齐”技术相结合。
通过使各终端设备能够自主识别并利用自身数据结构，研究团队证明了在难以事先获知类别种类或数据分布的环境中，也能准确发现新类型类别的“泛化类别发现（GCD）”能力。
研究表明，该技术可作为同时满足隐私保护与AI性能的基础技术，即便在隐私监管严格的国家，也能在遵守当地法律要求的前提下构建全球化AI模型。
论文题目为《面向异质联邦学习环境中泛化类别发现的本地先验对齐（FedLPA）》。
Lee 研究员表示：“本次研究的核心在于对算法进行优化，使其即便在因监管导致数据无法上传至服务器、各客户端数据分布各不相同，甚至连新类别数量都无法获知的严苛环境下，也能实现高效学习。”
Toss相关负责人表示：“Toss的AI能力首次在全球性学会上获得正式认可，意义重大。今后将持续推进可应用于服务的技术研究，在守护隐私保护的同时，提供更加精细的AI基础服务。”
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