信通院与清华联合提出FedRE方法，用纠缠概念解决联邦学习三难困境
原帖
**信通院与清华联合提出FedRE：用「纠缠」概念解决联邦学习的三难困境（CVPR 2026）**
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> 中国信息通信研究院与清华大学的研究团队联合提出了一种名为FedRE（Federated Representation Entanglement）的新方法，旨在解决联邦学习中隐私保护、模型性能和通信效率之间的“三难困境”。该方法的核心创新在于借鉴了量子物理中“纠缠”的概念，通过在客户端模型中对数据表示进行纠缠，使得在保护数据隐私的同时，能够更高效地交换模型信息并提升整体性能。该研究已被计算机视觉领域的顶级会议CVPR 2026录用。
**来源信息**
- **来源**：量子位（RSS）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-18 14:44（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.qbitai.com/2026/05/419373.html)
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摘要
根据2026年5月18日量子位的报道，中国信息通信研究院与清华大学研究团队在CVPR 2026会议上提出FedRE（Federated Representation Entanglement）方法，借鉴量子物理中的纠缠概念来解决联邦学习中隐私保护、模型性能和通信效率之间的三难困境。
答案说明
信通院与清华联合提出名为FedRE的新方法，该方法借鉴量子物理中的「纠缠」概念，通过在客户端模型中对数据表示进行纠缠，旨在同时解决联邦学习中隐私保护、模型性能和通信效率三个相互矛盾的目标。该研究已被CVPR 2026录用。
这篇帖子回答的问题
- 什么是FedRE方法？它如何解决联邦学习的三难困境？
- FedRE研究在哪个学术会议上发表？
核心观点
- 信通院与清华提出FedRE新方法，借鉴量子纠缠概念来解决联邦学习中隐私、性能与通信效率的三难困境
- 该FedRE研究已被计算机视觉领域顶级会议CVPR 2026录用
FAQ
- Q: 联邦学习面临什么三难困境？
- A: 根据报道，联邦学习面临的是隐私保护、模型性能和通信效率三个目标之间相互矛盾的三难困境。
- Q: FedRE方法如何借鉴量子物理概念？
- A: 该方法借鉴了量子物理中「纠缠」的概念，通过对客户端模型中的数据表示进行纠缠来实现隐私保护与高效信息交换的平衡。
关键实体
- 中国信息通信研究院
- 清华大学
- FedRE
- CVPR 2026