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ProvQML：用递归聚合SQL高效捕获机器学习溯源
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv Databases（一手）发表 ProvQML，一款具备溯源感知能力的递归聚合 SQL 引擎。它在分布式系统上以递归聚合查询评估机器学习算法的同时，高效捕获细粒度溯源信息。ProvQML 捕获两类溯源：局部溯源记录每个训练实例在特定模型状态下对梯度计算的贡献；全局溯源编码迭代过程中的模型参数更新序列。在广泛使用的 ML 数据集上的大量实验表明，该方法能为多种 ML 模型高效捕获这两类溯源信息。
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10月12日
- arXiv · DatabasesProvQML：用递归聚合 SQL 高效捕获机器学习溯源信息
ProvQML 是一款具备溯源感知能力的递归聚合 SQL 引擎，在分布式系统上以递归聚合查询评估 ML 算法的同时高效捕获细粒度溯源信息。它捕获两类溯源：记录每个训练实例在特定模型状态下对梯度计算贡献的局部溯源，以及编码迭代过程中模型参数更新序列的全局溯源。在广泛使用的 ML 数据集上的大量实验表明，该方法能为多种 ML 模型高效捕获两类溯源信息。
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