Quantum Federated Learning（量子联邦学习）

量子联邦学习允许各参与方在本地使用量子设备训练模型，仅共享模型参数或梯度，而无需共享原始数据。它利用量子计算的并行性和量子态特性，可能加速训练或提高模型表达能力。目前仍处于研究阶段，面临量子硬件限制和通信开销等挑战。