摘要： 在人工智能技术高速发展的背景下，联邦学习作为一种分布式机器学习框架，已成为保护数据隐私、实现跨机构协同建模的核心解决方案。传统联邦学习系统通过多方协作训练模型，但不同厂商开发的联邦学习框架在通信协议、数据格式、模型表示等方面存在显著差异，导致训练完成的模型难以在不同系统间直接迁移。这种技术壁垒不仅增 阅读全文