在人工智能技术持续突破的背景下，如何让不同机构开发的AI智能体实现高效协作学习，同时确保数据隐私与商业机密不受侵害，成为行业亟待解决的难题。浙江大学与上海交通大学、德州大学健康科学中心组成的联合研究团队，针对这一挑战提出了创新解决方案——联邦自进化框架（Fed-SE），相关成果已发表于国际权威学术平台。
传统联邦学习技术虽能实现分布式数据协作，但其设计初衷主要针对静态数据集，难以适应AI智能体在动态环境中持续学习的特性。研究团队通过实验发现，直接套用现有方法会导致两大核心矛盾：不同环境训练的智能体可能产生梯度冲突，如同多位厨师同时修改同一道菜谱；稀疏奖励机制下，智能体难以从有限反馈中提取有效经验，犹如在黑暗中摸索前行。这些障碍严重制约了协作学习的效果。
Fed-SE框架通过双阶段学习机制突破技术瓶颈。在本地自进化阶段，每个智能体采用"经验筛选+回放"策略：仅保留成功案例作为训练样本，同时建立历史经验库防止知识遗忘。这种设计既避免了无效数据的干扰，又确保新旧技能有机融合。技术实现层面，研究团队引入低秩适应（LoRA）技术，通过添加轻量化适配器模块实现模型微调，无需改动核心架构即可提升特定任务能力。
全局知识聚合阶段，该框架创新性地采用低秩子空间融合技术。不同于传统参数平均方法，系统会自动识别并整合跨环境的通用知识，过滤环境特异性信息。这种处理方式类似于多位厨师提炼烹饪通则而非简单混合配方，有效解决了异质任务间的知识冲突问题。实验数据显示，在五类典型测试环境中，Fed-SE的平均任务成功率达66%，较传统方法提升18%，较独立学习提升25%，甚至超越非隐私保护的集中式训练。
具体场景测试中，框架在复杂推理任务中表现尤为突出。在需要长期规划的BabyAI环境中，成功率高达92%；在考验空间记忆的MAZE场景中达到80%。消融实验进一步验证了核心机制的有效性：移除成功轨迹筛选导致性能下降26%，取消经验回放使MAZE任务成功率骤降至40%。通信效率方面，传输适配器参数的方案使数据量压缩至76.3MB，仅为完整模型传输的1/10。
该技术的异步更新机制与容错设计，使其能适配不同硬件条件与网络环境。即使部分节点离线或延迟，系统仍可维持正常运行。不过研究团队也指出，当前框架尚未集成差分隐私等高级加密技术，在面对梯度重构攻击时仍存在理论风险；同步聚合机制在极端网络条件下也可能面临挑战。这些局限为后续研究指明了方向。
实际应用层面，Fed-SE为跨组织AI协作开辟了新路径。制造业中，不同工厂可共享生产优化策略而不泄露工艺细节；金融领域，多家银行能联合提升风控模型精度同时保护客户信息；智慧城市建设中，交通、能源等部门可协同优化系统运行而无需共享底层数据。这种协作模式既维护了各方利益，又实现了集体智慧的升华。
技术问答环节，研究人员解释称，Fed-SE的核心价值在于构建了隐私保护与性能提升的平衡体系。通过参数高效传输降低通信负担，利用子空间聚合过滤无效信息，最终实现"1+1>2"的协作效应。该框架已引起多个行业关注，相关企业正探索将其应用于实际业务场景。
