深度分析 DP‑LAC：以私人直方圖與驗證驅動自適應裁剪實現差分隱私下的聯邦微調 聯邦學習在地端保護資料但梯度仍會外洩。DP‑LAC透過私有直方圖估算初始裁剪門檻，並以伺服器驗證損失自動調整門檻，不增額外超參或私密查詢。實驗在相同隱私預算下平均準確度提升約6.6%，且調參時間快5-15倍。適用於大規模語言模型微調與用戶級差分隱私設定。
