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联合学习已成为分布式人工智能（AI）系统领域中有希望的范式，从而在保留数据隐私的同时，可以跨分散设备进行协作模型培训。本文介绍了对联合学习架构的全面探索，涵盖了其设计原理，实施策略以及分布式AI系统中遇到的关键挑战。我们深入研究了联邦学习的潜在机制，讨论了其在异质环境中的优势及其在各个领域的潜在应用。此外，我们分析了部署联合学习系统的技术复杂性，包括沟通效率，模型聚合技术和安全考虑。通过综合最近的研究和实际实施的见解，本文为寻求利用联合学习的研究人员和从业人员提供了宝贵的指导，以开发可扩展和隐私的AI解决方案。
设计，实施和分布式AI ...
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