ZO-COSMO：去中心化零阶优化的无索引单跳混合
原文标题：ZO-COSMO: Index-Free One-Hop Mixing for Decentralized Zeroth-Order Optimization
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论文提出 ZO-COSMO，面向去中心化零阶学习的稀疏通信场景，刻画了「单跳条件」并耦合双查询估计与保均值掩码共识。作者给出匹配类下的收缩界与收敛保证，并在 64 个合成智能体与 8 个 Qwen LoRA 工作节点上验证。在同等通信预算下，Qwen2-7B 在 QNLI 上比显式索引 Rand-k 提升 3.65 个准确率点。
- 问题
- 去中心化零阶学习中稀疏通信要求对等状态坐标兼容，现有方法未刻画该条件。
- 方法
- 提出单跳条件，将双查询估计与保均值掩码共识耦合，每活跃链路仅传 q 个值，支持全局与配对两种混合。
- 结果
- 同等通信预算下 Qwen2-7B 在 QNLI 上比显式索引 Rand-k 提升 3.65 个准确率点，八节点环图边缘更新提升 2.53 点。
- 影响
- 为分布式 LoRA 微调提供低通信开销的稀疏优化方案，适合带宽受限的多节点训练场景。
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