A：JAX-Privacy 1.0是谷歌基于JAX构建的差分隐私机器学习工具库。它解决了在大规模机器学习中实现差分隐私算法的挑战，让研究人员和开发者能够在保护个人隐私的前提下，使用大型数据集训练AI模型，特别是在训练和微调基础模型时。

JAX 是 Google 和 NVIDIA 联合开发的高性能数值计算库，这两年 JAX 生态快速发展，周边工具链也日益完善了。如果你用过 NumPy 或 PyTorch，但还没接触过 JAX，这篇文章能帮助你快速上手。 围绕 JAX 已经涌现出一批好用的库：Flax 用来搭神经网络，Optax 处理梯度和优化 ...

7项指标排名第一。 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。