从给定文件的信息中可以提炼出以下知识点：
1. 生成模型在机器学习中的应用：文档指出，生成模型可以通过联邦学习方法进行训练，并结合形式化差分隐私保证，有效地用于调试那些无法直接检查的常见数据问题。这表明生成模型在数据隐私敏感且无法直接访问数据实例的环境中，仍可以为机器学习任务提供支持。
2. 联邦学习与隐私保护：联邦学习是一种分布式机器学习方法，其中训练数据保持在设备或服务器的边缘位置，模型训练者仅能访问汇总的输出（如度量或模型参数）。这在隐私敏感的数据集上尤其重要，因为它有助于降低数据在传输和中心化处理过程中可能遇到的安全风险。
3. 差分隐私：差分隐私是一种旨在提供数据保密性的技术，通过在数据发布中添加一定量的随机噪声来实现，以避免泄露关于单个数据记录的信息，同时还能对整体数据集提供有用的统计信息。在本论文中，使用了正式的差分隐私保证来训练生成模型，以提高在隐私保护方面的效果。
4. 计算机视觉与生成对抗网络（GANs）：计算机视觉领域的一个重要研究方向是生成对抗网络，这是一种利用两个模型（生成器和鉴别器）相互竞争来提升机器学习性能的技术。论文中提到了一种用于图像处理的差分隐私联邦GAN算法，这说明了生成模型和差分隐私技术在计算机视觉领域的应用潜力。
5. 循环神经网络（RNNs）与自然语言处理：论文还提到了在文本处理中使用差分隐私联邦RNNs。循环神经网络是处理序列数据的一种神经网络结构，非常适合自然语言处理任务。文章暗示了生成模型在处理敏感的自然语言数据中的应用，特别是在联邦学习框架下的隐私保护方面。
6. 实际应用场景：文档提到，现实世界系统越来越多地依赖机器学习来做出决策、检测异常情况以及提升产品功能。这说明了机器学习技术在诸多实际领域中的重要性，以及数据隐私问题在这些应用中的关键性。
7. 数据治理与模型开发者的平衡：在机器学习应用的数据治理中，负责机构需要平衡数据管理义务（包括最小化数据丢失、盗窃或滥用的风险）与模型开发者实际需求之间的关系。这表明在设计和实施机器学习系统时，需要在数据保护和模型优化之间寻找恰当的平衡点。
本文从生成模型、联邦学习、差分隐私以及计算机视觉等多个方面阐述了它们在机器学习中处理隐私数据的创新应用。文中强调了在不直接检查数据的情况下，生成模型在机器学习应用中的有效性，特别是在保护用户隐私和数据安全方面所起到的作用。
