FedAbA提出异构秩联邦LoRA基一致聚合框架

Pengpeng Qiao等作者提出基一致联邦LoRA聚合框架FedAbA，用于解决异构秩客户端下LoRA因子基不一致导致的低秩客户端参考前缀不稳定问题。该方法先将各客户端局部基对齐到全局参考基的对应前缀，再按数据量与一致性得分加权聚合，随后经精确系数空间SVD重分解与规范固定后分发秩前缀。 作者称实验显示该方法优于代表性联邦LoRA基线，且秩异质性越强增益越大。论文已被NeurIPS 2026接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。