在數字化轉型的大潮中，人工智能(AI)作爲核心驅動力，正深刻改變着各行各業。然而，AI模型訓練高度依賴於大規模數據集，這不僅帶來了高昂的數據收集和存儲成本，更引發了嚴重的數據隱私和安全問題。在此背景下，聯邦學習作爲一種分佈式機器學習技術是一個很好的解決方案，它允許多個參與方在不共享原始數據的情況下共同訓練模型，有效保護了數據隱私。然而，聯邦學習也有一些技術劣勢，例如，其同步學習機制往往導致效率低下...
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