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  1. TOOL · CL_193874 ·

    新的EFFEKT框架支持在边缘设备上对大型模型进行高效联邦学习

    研究人员开发了EFFEKT，一个新颖的联邦学习框架，旨在资源受限的设备上训练大型基础模型。该系统在客户端设备上使用轻量级代理模型，并与中央基础模型协作。EFFEKT能够在服务器端高效训练特定领域的LoRA适配器，同时通过双向交叉蒸馏保持特征空间对齐，在真实世界数据集上展示了优于现有方法的性能。