IXThinker·2026-05-19 16:50

表徵糾纏框架現身　聯邦學習兼顧性能與隱私

中國信通院與清華大學等機構的聯合團隊提出聯邦學習框架FedRE，以表徵糾纏同時兼顧模型性能、數據隱私與通信開銷三重目標；框架可適配客戶端混用不同神經網絡架構的異構場景，收斂表現與實用性均見提升。

三難困境

聯邦學習須在不集中數據的前提下協同訓練，性能、隱私與通信開銷往往此消彼長；實際部署中，各客戶端採用的模型架構不一，令優化難度進一步增加。