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FedGRはノイズの多いラベルを改善して、より良いコラボレーションを実現するためにフェデレーテッドラーニングを向上させる。

MALTが言語モデル同士のチームワークを通じて問題解決をどう向上させるかを発見しよう。

データ共有のプライバシーを向上させるために、パーソナライズされたモデルとグローバルなインサイトを組み合わせる。

FedPIAは機械学習を強化しつつ、センシティブなデータのプライバシーを守るんだ。

ロボットは敏感なデータを共有せずに、高度な方法で一緒に歩くことを学ぶ。

Calibreは、より良いモデルのパフォーマンスと公平性を持って、パーソナライズされたフェデレーテッド学習を強化するよ。