Fed-Universe提出联邦系统协商对齐架构
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Fed-Universe提出联邦系统协商对齐架构
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AI 综述
Ting Xu、Henry Leung提出 Fed-Universe 联邦对齐架构，以主动协商替代被动平均；在双国合成临床网络仿真中，S-G-T 核心使数据量不足 3% 的少数节点 loss 从 0.857 降至 0.340，并与主导节点达到效用平等。 该架构包含语义、几何、拓扑和人四层：语义层用边缘可部署的大语言模型标准化患者画像提示词，几何层以余弦相似度门控保留少数更新，拓扑层用敏感度膝点 λ_k 平衡聚合。报告验证的是 S-G-T 核心仿真结果，并非实际联邦系统部署效果。
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最新进展10月28日 12:00
Fed-Universe：用于联邦系统协商对齐的语义—几何—拓扑—人（S-G-T-H）架构报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine LearningFed-Universe：用于联邦系统协商对齐的语义—几何—拓扑—人（S-G-T-H）架构
Fed-Universe提出S-G-T-H架构，以主动协商替代联邦学习中的被动平均，缓解跨站点异质性下少数群体被压制的问题。S层用边缘可部署LLM标准化患者画像提示词，G层以余弦相似度门控保留少数更新，T层通过敏感度膝点λ_k平衡聚合。S-G-T核心仿真显示，数据量不足3%的少数节点loss从0.857降至0.340，并达到效用平等。
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