研究人员开发了 FedReady，一个旨在简化联邦学习 (FL) 任务联邦形成的系统。FedReady 利用有界大语言模型 (LLM) 代理来提议合同、本地适配器和任务代码，确保在验证后才接受工件。该系统旨在自动化选择合格站点以及为联邦训练或分析准备其数据和代码的复杂过程，这对于新研究和目标变化至关重要。对 39 个视网膜站点和四项任务进行的初步模拟表明，在站点发现方面具有高召回率和准确的资格验证，成功为 FL 作业准备了数据并支持了各种患者队列。 AI
影响 自动化联邦学习的数据准备工作，有可能加速跨分布式数据集的 AI 模型的研发和部署。
排序理由 关于联邦学习新系统的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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