**Apple 研究提升联邦变分不等式优化收敛速率**

_Faster Rates for Federated Variational Inequalities_

> Apple 机器学习研究团队发表新论文，针对联邦随机变分不等式（VIs）优化问题，通过改进 Local Extra SGD 算法的分析，建立了更紧的收敛速率保证，缩小了与联邦凸优化最先进界限之间的差距。

**来源信息**
- **来源**：Apple Machine Learning Research（RSS）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://machinelearning.apple.com/research/federated-variational-inequalities)