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联邦学习：2025 年区块链隐私协同的下一道曙光 引言当数据成为数字经济的血液，却被孤岛式的监管割裂，传统的中心化模型已经捉襟见肘。联邦学习正以“在本地训练、在全网共享”的方式，重新点燃了区块链对隐私与协同的双重渴望——这不仅是一场技术迭代，更是一场价值观的革新。 1. 为什么联邦学习是区块链的“心脏”？ 黄金圈：What – 联邦学习让节点在不暴露原始数据…

联邦学习（Federated Learning）详解 引言/核心定义 联邦学习（Federated Learning） 是一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协作训练AI模型。这项技术通过将模型训练过程分散到数据源本地，有效解决了数据隐私保护与机器学习效率的平衡问题，现已成为区块链和人工智能交叉领域的重要创新。 联邦学习的详细解释 …