联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的个性化智能服务，驱动产业智能升级。
面向数据异构与通信高效的联邦大模型优化与应用研究-陈星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/10/27/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%bc%82%e6%9e%84%e4%b8%8e%e9%80%9a%e4%bf%a1%e9%ab%98%e6%95%88%e7%9a%84%e8%81%94%e9%82%a6%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e4%bc%98%e5%8c%96%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8/
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
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