AI驅(qū)動的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信效率優(yōu)化框架：從理論到實踐的突破

在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需求與日俱增的背景下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning, FL）作為“數(shù)據(jù)不出域、模型共訓(xùn)練”的分布式機器學(xué)習(xí)范式，已成為金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷、物聯(lián)網(wǎng)等敏感領(lǐng)域的核心技術(shù)。然而，百萬級客戶端與億級參數(shù)模型產(chǎn)生的通信開銷，正成為其規(guī)?；渴鸬暮诵钠款i。本文提出AI驅(qū)動的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信效率優(yōu)化框架，通過智能壓縮、動態(tài)調(diào)度與機制創(chuàng)新，實現(xiàn)通信量降低90%以上、模型性能損失小于1%的目標(biāo)。