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The paper proposes Role-Aware Server Optimization (RASO), a method that coordinates contributor selection with role-specific server momentum updates to improve multimodal federated learning when some modalities are missing, demonstrating effectiveness across datasets and fusion architectures.
An academic paper proposing correlated private quantization for communication-efficient, locally differentially private federated reinforcement learning in vehicular networks, coupled with post-quantum authentication; it reports 92.4% smaller authenticated uplink sizes and 14.3% lower mean travel time versus independent quantization.
本文提出「结构性记忆」这一新型漏洞，发现微调后的 MoE 大模型会记忆其内部专家路由路径，攻击者仅凭路由与输出日志即可恢复这些路径，传统成员推断指标因而失效，并提出复合指标来检测被记忆的路由结构。
CrowdGPT v2.6 推出了重大更新，通过众包方式在普通 PC 上协作训练 10 亿参数 LLM，加入拜占庭交叉验证、加密签名与协作数据集，并在 6 天内新增训练 4.5B tokens。
提出了治理感知联邦学习框架GAFL，为多智能体AI系统在协作训练中加入证据验证、公平性评估、策略执行与防篡改审计日志，并在跨孤岛原型上验证了其对伪造证据与恶意更新的识别能力。
The paper proposes AuditFL, a blockchain-backed clearing layer for open federated learning that keeps training and aggregation off-chain while recording content identifiers and economic state on-chain to make coordinator decisions attributable and auditable, preserving model accuracy even under client dropout and invalid updates on MNIST experiments.
论文提出 Geodesic-SVDD 框架，通过球面原型学习和测地线潜在空间 Mixup 实现单轮通信的分布式表格数据学习，在多个联邦基准上超越现有方法和联邦树集成。
FedSEAM 提出一种联邦持续学习框架，通过子空间专家共识合并（SEAM）在客户端之间选择性共享稀疏专家知识，缓解路由漂移与合并擦除导致的灾难性遗忘，并在 TRACE 基准上使用 Qwen3-4B 和 Llama-3.2-3B 进行了评估。
提出联邦两步合成框架FITS，通过局部线性回归估计条件累积分布函数并结合continualization方法处理混合类型变量，在联邦设置下生成分布保真的表格合成数据。
The Consortium for Biomedical Research and AI in Neurodegeneration (C-BRAIN) is working with NVIDIA to use AI, federated learning, and GPU infrastructure to unlock untapped Alzheimer's research data and accelerate the pace of scientific discovery for the 57 million people living with dementia.
提出 PFDF，一种基于路径依赖的联邦遗忘客户端选择框架，通过 CLP 加权历史记录筛选出与目标客户端弱耦合但全局信息量大的保留客户端，以更少的通信和计算成本实现高效遗忘。
This paper formulates indoor radio map estimation as a collaborative in-context learning problem and proposes Poly-Ripple, a framework where multiple clients use large autoregressive vision models without model updates, employing ripple-ordered autoregressive modeling and importance-aware aggregation to outperform ICL baselines.
LiBRA proposes using class-conditional logit fingerprints of client models instead of parameter vectors for Byzantine-robust client selection in federated learning, instantiating Krum, Multi-Krum and Bulyan variants that preserve robustness while requiring far fewer comparisons and no access to client parameters.
The paper introduces FederatedBytes, a tokenizer-free byte-level small language model with linear attention for efficient multimodal federated learning, outperforming ByT5 and LSTM on sentiment analysis and ScienceQA while reducing memory and communication overheads.
提出 ATONE 方法，将联邦遗忘嵌入联邦学习聚合规则中，用于在没有明确遗忘目标的情况下，根据车辆运行症状消除故障或投毒贡献的影响，在三个驾驶数据集上显著优于现有基线。
ShadowFPT 提出了一种针对联邦提示调优（FPT）的后门攻击方法，利用冻结骨干网络的表示空间植入影子触发器，在保持提示更新隐蔽的同时将攻击成功率从 19.81% 提升至 90.36%。研究表明仅依赖提示更新异常检测的防御措施不足以应对此类攻击。
DeepUnfolding-Agent 论文提出一个 schema 驱动的 FastAPI 平台，将深度展开的自适应控制作为外部服务暴露，解耦控制器逻辑与领域特定执行，支持经典、量子及混合优化工作流，并经 IBM Quantum 硬件执行验证。
论文提出 Optimal Hydra，一种面向 LLM 微调的模型异构联邦学习框架，通过全局层级选择与基于客户端数据分布的注意力头选择构建客户端专属子网络（Hydra-nets），在三个数据集上显著优于基线方法并降低本地资源需求。
The paper proposes pFedDPO, a personalized federated direct preference optimization method where a shared base model is synchronized via FedAvg while private LoRA adapters capture client-specific preferences, reducing gradient diversity heterogeneity compared to vanilla FedDPO.
提出基于超图消息传递图自编码器（HMP-GAE）的联邦大模型防御框架，通过高阶语义关系建模识别并抑制拜占庭攻击下的恶意模型更新，在Qwen-2.5和Llama-3.2上验证其提升了全局准确率并显著降低语义熵与困惑度。