FedCoT联邦推理框架论文发布

FedCoT 是一个联邦推理框架，通过轻量级 CoT 重采样配合紧凑判别器筛选，并用客户端感知的 LoRA 堆叠与加权分类器聚合来应对数据异构、降低聚合噪声和通信开销。客户端本地生成候选推理链与监督信号，服务器仅聚合轻量模块，数据始终保留在本地。在医疗推理基准上，该方法在紧张资源预算下取得稳定提升，代码已公开，论文被 EMNLP 2026 收录。

摘自 arXiv cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。