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Payam Abdisarabshali
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BLEND框架增强联邦视觉语言模型
研究人员推出BLEND，一个旨在通过平衡个性化与泛化来改进联邦视觉语言模型（FedVLMs）的新框架。BLEND采用微调和聚合VLM参数的策略，结合了用于每个客户端的共享全局视觉和文本适配器以及个性化视觉投影适配器。BLEND内的新颖损失函数合并了来自全局和个性化适配器的输出，通过原则性的锚点设计促进泛化。
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提出车联网联邦基础模型
研究人员提出了一种新颖的方法，将多模态、多任务联邦基础模型（M3T FedFMs）集成到车联网中。此集成旨在结合M3T FM的先进能力和联邦学习的隐私保护特性。该论文概述了基础训练原则、车辆中的潜在用例，并确定了实际部署的挑战，指出了未来的研究方向。一项使用Waymo Open Dataset的案例研究证明了该方法的潜力，并发布了代码以供复现。