OSNIP: Breaking the Privacy-Utility-Efficiency Trilemma in LLM Inference via Obfuscated Semantic Null Space

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Cao, Zhiyuan, Ma, Zeyu, Yang, Chenhao, Zheng, Han, Chen, Mingang
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2601.22752