arXiv cs.LG· Zekai Chen, Xun Wu, Hailin Zhang, Xunkai Li, Yu Liu, Kairui Yang, Muyan Huang, Xuaner Chen, Rong-Hua Li, Guoren Wang·· 2026-10-03AI 评分33
联邦多模态图基础模型中感知与推理的耦合
Coupling Perception and Reasoning in Federated Multimodal Graph Foundation Models
AI 导读
研究人员提出联邦多模态图模型适应框架 FedCORE，通过共享低维潜状态同时表征多模态编码器与 GNN 更新，实现感知与结构推理的耦合适应。该方法直接在共享状态空间中进行联合优化与演化，保持了两类模块更新的兼容性。实验表明，FedCORE 将编码器与 GNN 的配对差距从 30.6 降至 5.9，较独立联合适应降低了 80.7%。
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