FedCORE：联邦多模态图基础模型耦合感知与推理
原文标题：Coupling Perception and Reasoning in Federated Multimodal Graph Foundation Models
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论文指出联邦多模态图基础模型中编码器与GNN的适配并非独立，跨客户端模块交换显示二者存在显著配对敏感性。为此提出FedCORE，用共享低维隐状态表示编码器与GNN更新，在共享状态空间中进行联邦演化。实验将编码器-GNN配对差距从30.6降至5.9，减少80.7%。
- 问题
- 联邦多模态图基础模型中编码器与 GNN 的适配被割裂处理。
- 方法
- 用共享低维隐状态统一表示编码器与 GNN 更新，在共享状态空间做联邦演化。
- 结果
- 编码器-GNN 配对差距从 30.6 降至 5.9，减少 80.7%。
- 影响
- 提升联邦场景下感知与推理模块的兼容性，降低跨客户端适配成本。
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