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AI驱动的联邦学习通信效率优化框架：从理论到实践的突破
在数据隐私保护需求与日俱增的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）作为“数据不出域、模型共训练”的分布式机器学习范式，已成为金融风控、医疗诊断、物联网等敏感领域的核心技术。然而，百万级客户端与亿级参数模型产生的通信开销，正成为其规模化部署的核心瓶颈。本文提出AI驱动的联邦学习通信效率优化框架，通过智能压缩、动态调度与机制创新，实现通信量降低90%以上、模型性能损失小于1%的目标。
在数据隐私保护需求与日俱增的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）作为“数据不出域、模型共训练”的分布式机器学习范式，已成为金融风控、医疗诊断、物联网等敏感领域的核心技术。然而，百万级客户端与亿级参数模型产生的通信开销，正成为其规模化部署的核心瓶颈。本文提出AI驱动的联邦学习通信效率优化框架，通过智能压缩、动态调度与机制创新，实现通信量降低90%以上、模型性能损失小于1%的目标。
