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DeFiRank：联邦成对排序用于DeFi治理
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.AI 收录论文《DeFiRank：面向去中心化金融网络治理的联邦成对排序框架》。该工作提出一种联邦学习成对排序框架，让多家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，按 provider 的行为真实性进行排序。在真实区块链交易数据集上的实验中，其 NDCG@15 约为 0.87，略低于中心化基线的约 0.92；Kendall τ 与基线相近，同为约 0.70。实验还报告完成了 648 个 provider 的提升与 39 个 provider 的降级。报道未披露更多实现与评测细节，目前该事件仅有这一篇报道，暂无后续进展。
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最新进展10月12日 12:00
论文公开：联邦排序 NDCG@15 约 0.87，略低于中心化基线 0.92，Kendall τ 约 0.70。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.AIDeFiRank：面向去中心化金融网络治理的联邦成对排序框架
DeFiRank 提出一种联邦学习成对排序框架，让多家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，按 provider 行为真实性进行排序。在真实区块链交易数据集上，其 NDCG@15 约为 0.87，略低于中心化基线的约 0.92，但 Kendall τ 与基线同为约 0.70，并完成 648 个 provider 提升、39 个降级。
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