本文介绍了一种基于Spring AI框架构建的家庭环境RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构安全聊天机器人方案。该系统结合本地嵌入模型与PostgreSQL数据库，实现数据的本地化处理与存储，有效保障用户隐私与信息安全。机器人具备上下文理解能力，可生成连贯、智能的回应，并支持在Linux个人计算机上进行可重复部署，提升系统的可维护性与可扩展性。本方案为家庭场景下的私有化AI应用提供了高效、安全的实践路径。
在人工智能推荐系统的发展中，多模态数据处理的重要性日益凸显。针对联邦学习环境下多模态数据融合所面临的异质性挑战，悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授与张成奇教授团队，提出了一种创新框架FedVLR。该框架有效解决了数据隐私保护与个性化图文理解之间的平衡问题，实现了跨设备多模态信息的高效协同学习。研究成果已获人工智能领域顶级会议AAAI 2026接收，并将进行口头报告，标志着在隐私安全与智能推荐交叉方向的重要进展。
悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授与张成奇教授团队，提出了一种创新的联邦多模态视觉-语言推荐框架FedVLR。该框架针对联邦学习环境下多模态数据融合中的特征异质性问题，结合数据隐私保护与个性化图文理解需求，实现了高效、安全的推荐服务。通过引入跨模态对齐与本地个性化微调机制，FedVLR在多个基准数据集上显著提升了推荐准确性与模型鲁棒性。此项研究因在AI推荐系统领域的突出贡献，被人工智能顶级会议AAAI 2026接收为口头报告论文。
随着人工智能技术的迅猛发展，计算架构正从传统的云端集中处理向终端与边缘侧迁移，推动“端侧智能”时代的加速到来。在用户对数据隐私保护、实时响应速度和个性化服务需求不断提升的背景下，边缘计算凭借其靠近数据源的特性，显著降低了延迟并增强了隐私安全性。据相关研究显示，到2025年，超过70%的数据将在边缘侧进行处理。算力部署正逐步向终端设备下沉，实现更高效、敏捷的智能响应。这一变革不仅优化了资源利用效率，也为智能制造、智慧交通和可穿戴设备等场景提供了强有力的技术支撑，标志着以端侧智能为核心的新计算范式正在成型。
随着大型模型技术在政务、金融、能源、医疗等关键领域的广泛应用，其安全性问题已从单一的内容安全演变为涵盖基础设施、数据隐私、智能体及用户端的系统性风险。当前，大模型面临的数据泄露、模型滥用和智能体越权等挑战，凸显出安全防护的复杂性与紧迫性。据相关研究显示，超过60%的企业在部署大模型时遭遇过不同程度的安全事件，其中数据隐私问题占比最高。构建覆盖全链条的安全治理体系，已成为保障大模型可持续应用的核心任务。
近日，百度推出的最新OCR模型PaddleOCR-VL凭借其0.9B级别的强大开源能力，引发了广泛关注。该模型不仅在文本识别精度和速度上表现出色，还支持本地一键部署，有效保障用户数据隐私。本文详细介绍了如何在本地环境中快速部署PaddleOCR-VL，涵盖环境配置、安装步骤及实际应用示例，帮助用户高效实现文本识别功能。通过本地化运行，用户无需依赖云端服务，即可在确保数据安全的前提下完成大规模文档处理，适用于企业、教育及个人开发者等多类场景。
