arXiv cs.CV· Payam Abdisarabshali, Fardis Nadimi, Kasra Borazjani, Naji Khosravan, Richeng Jin, Seyyedali Hosseinalipour·· 2 小时前AI 评分22
BLEND：在联邦视觉语言模型中平衡个性化与泛化
BLEND: Balancing Personalization vs. Generalization in Federated Vision-Language Models
AI 导读
研究人员提出 BLEND 框架，用于同时提升联邦视觉语言模型（FedVLMs）的个性化与泛化能力。该框架采用选择性 VLM 参数微调与聚合策略，包含跨客户端的全局视觉和文本适配器，以及每个客户端专属的个性化视觉投影适配器，并引入新损失函数融合全局与个性化适配器输出。实验表明 BLEND 持续优于现有最优基线，代码已开源，论文被 NeurIPS 2026 接收。
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