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研究团队提出DeFi治理联邦排序框架DeFiRank
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AI 综述
2026年10月12日，研究人员在arXiv提出用于去中心化金融（DeFi）网络治理的联邦成对排序框架DeFiRank。该框架允许各机构在不共享私有交易数据的前提下，协同训练治理排序模型。测试表明，在真实区块链交易数据集上，该方案的NDCG@15达到约0.87（中心化基线约0.92），Kendall τ约为0.70，排序稳定性与中心化相当。该系统在保护隐私的同时可生成可靠治理决策，已分别对648个和39个独立提供商完成了晋升与降级。
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最新进展10月12日 12:00
研究团队提出联邦成对排序框架DeFiRank，支持在保护隐私下协同训练治理排序模型。报道时间线
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10月12日
- arXiv 人工智能DeFiRank：用于去中心化金融网络治理的联邦成对排序框架
研究人员提出联邦成对排序框架 DeFiRank，允许多家机构在不共享私有交易数据的情况下协同训练治理排序模型。在真实区块链交易数据集上，该方案 NDCG@15 达到约 0.87（中心化基线约 0.92），Kendall τ 约为 0.70，排序稳定性与中心化相当。系统在保护隐私的前提下能够生成可靠治理决策，分别对 648 个和 39 个独立提供商完成了晋升与降级。
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