在数字化转型的大潮中，人工智能(AI)作为核心驱动力，正深刻改变着各行各业。然而，AI模型训练高度依赖于大规模数据集，这不仅带来了高昂的数据收集和存储成本，更引发了严重的数据隐私和安全问题。在此背景下，联邦学习作为一种分布式机器学习技术是一个很好的解决方案，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，有效保护了数据隐私。然而，联邦学习也有一些技术劣势，例如，其同步学习机制往往导致效率低下...
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