联邦草图化LoRA：分布式高效微调新范式 一、技术背景与核心挑战 在分布式机器学习场景中，数据隐私保护与模型训练效率始终是核心矛盾。传统联邦学习（Federated Learning）通过数据本地化、模型参数聚合的方式实现……
