P2Skill：云-端LLM隐私保护技能蒸馏法

Myunghoon Ryu 等作者提出 P2Skill，一种面向云-端 LLM 推理系统的提示式技能蒸馏方法：本地小语言模型自主执行四项技能，云端 LLM 根据执行失败迭代优化技能，使本地模型能泛化到已记忆的 PII 模式之外，最终技能在设定边界内以最低验证泄漏率选出。该方法无需隐私专用微调或学习型辅助检测器。 在真实用户查询上，三种本地小语言模型中表现最优者传输的标注标识符少于所有向云端发送文本的现有隐私保护方法，且在泄漏率相近时更常保持回答质量。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。