模型联邦（Model Federation），通常称为联邦学习（Federated Learning），是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方（如设备或组织）协作训练一个共享模型，而无需共享各自的原始数据。数据保留在本地，仅模型参数或梯度更新被传输到中央服务器进行聚合，从而在保护数据隐私和满足法规（如GDPR）的同时，实现高效模型优化。
在AI产品开发中，模型联邦技术已广泛应用于隐私敏感场景，例如移动端个性化推荐、医疗健康分析和金融风控系统。它使产品能够利用分散数据源提升模型性能，避免数据泄露风险，并支持合规部署，为开发高效且可信赖的AI解决方案提供关键支撑。
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