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本文提出 DeFiRank，一个基于联邦学习的成对排序框架，使多家金融机构在不共享私有交易数据的情况下协作训练治理排序模型，在真实区块链数据上接近集中式基线的排序性能，同时保障数据隐私。
FedAlphaEdit 提出了首个在本地编辑与服务器端合并规则上统一遵循零空间原则的协作式知识编辑框架，使无法共享原始编辑数据的机构能够联合维护共享模型，其编辑成功率与知识保留能力接近集中式编辑水平。
提出一种基于轻量级时序Transformer CAN编码器与联邦学习轻量头部的隐私保护框架，用于检测车内网络中的细微时序与上下文异常，无需交换原始CAN数据即可提升共享模型。
FedRSPO+：一种面向决策聚焦联邦学习的异构感知算法，它基于 RSPO+ 正则化的预测-优化替代损失，利用平滑的决策映射，在客户端目标与约束存在异构时仍能保持稳定的优化过程，并给出了一个随异构程度增大而缩放、在同构设定下退化为零的跨客户端误差界。
这篇 arXiv 论文提出了一个角色感知的 Decider-Supervisor 框架，将集中式机器学习、基于 FedAvg 训练的联邦元模型以及 Base/QLoRA 大语言模型变体与区块链审计能力相结合。研究发现，AI 监督仅在特定角色、校准方式和流量条件下才能减少欺诈决策错误，而非默认有效。
Google Research 推出了一套基于 TEE 的全新联邦学习系统，提供完全可验证、可审计的隐私保障（远程证明、机密性、完整性），同时实现了更高的准确率；目前该系统已被 Gboard 采用，以加速计算。
论文提出了FedCORE，一种联邦自适应框架，通过共享的低维潜在状态将多模态编码器的感知与图神经网络的推理进行联合耦合，在去中心化多模态图上将编码器与GNN之间的配对差距降低了80.7%。
本文提出了 EN-HMTFL，一种面向车载自组织网络（VANETs）的编码器共享分层多任务联邦学习框架。该框架允许车辆通过共享编码器协作训练异构感知任务，同时将任务特定的解码器保留在本地，从而将准确率提升高达 24%，并将通信轮次减少多达 28.8%。
本文提出了 FLIP（联邦学习互操作性平台），这是一个开源的多应用平台，使医疗领域的跨洲联邦学习具备可重复性。研究通过在英国和泰国的节点上对合成胸部 X 光数据集进行联邦微调与评估，对其进行了验证。
在 NASA C-MAPSS 涡扇发动机基准数据集上，对用于 LSTM 故障检测器的同步环形 gossip、FedAvg、本地训练和集中式训练进行同协议对比。结果表明，gossip 是联邦平均的一种实用 serverless 替代方案：无需协调器即可达到与 FedAvg 相当的性能。
本文介绍了首个联邦目标最大似然估计（TMLE）算法，该算法能够在不共享原始数据的情况下，实现跨机构的协作统计推断，同时解决隐私和通信效率问题。
论文介绍了FAVoR，一种在用于个性化语言模型适配的联邦学习中度量和缓解作者特定写作风格损失的方法，以解决作者风格同质化的问题。
本文对联邦学习中的鲁棒性进行了全面综述，涵盖了威胁模型、聚合策略、防御战术以及未来研究方向。
本文提出了一种用于AnDE分类器的联邦学习框架，通过避免传输语义上有意义的参数来增强隐私，并在离散数据集上证明了其有效性。
来自FLock.io的新型免费开源决策模型，与Jev相当，通过类型化决策方法为各种应用提供快速且无错误的推理。
本文提出了一种半监督联邦ASR的实用方案，采用在线伪标签和服务器更新稳定化，在域内和跨域设置中均展示了相对于先前方法的显著改进。
本文评估了联邦学习在隐私保护混合量子-经典机器学习中的应用，表明其相比本地训练能提高准确性，同时减少通信开销并保持参数效率。
本文提出了FedRepRAG，一种去中心化的检索增强生成框架，它通过交换潜在表示而非原始内容来减少计算开销，并提高医疗保健等敏感领域的隐私性。
本文介绍了FedeRage，这是一种风险规避的联邦学习方法，使用条件风险价值来解决未知客户端参与和异构性问题，并在实验中展示了更高的准确性、公平性和收敛性。
本文介绍了一种基于Hegselmann-Krause意见动力学的方法，用于联邦学习中的联盟形成，以解决物联网系统中的数据异质性问题，在水消耗预测中实现了显著的误差降低。