​​Telegram的@FederatedBot怎么实现联合学习？​​

@FederatedBot并非官方产品，功能实现可能需要第三方开发。所谓的联邦学习，简单来说就是多个用户（或群组）一起训练模型，但数据留在本地。原理是“边训边忘”，每次只传输参数差值，不上传原始数据。隐私保护是用加密和分布式计算，相当于一起凑钱买菜，但不知道谁出了多少。Telegram没有原生的联邦学习，如果有，也是第三方开发的方案。

@FederatedBot利用本地模型训练+加密参数传输来实现联邦学习。用户数据不离机，仅上传模型增量参数，类比群组成员各自训练模型、定期同步经验，可增强AI能力、保护隐私。具体细节未开源，但原理和学术界横向联邦学习框架类似。

③FederatedBot通过分布式训练的方式实现联邦学习。其原理是各方数据在本地，仅交换模型参数更新，不交换数据，这样能有效保护用户隐私，因为数据不会上传至服务器。在群组联邦训练AI时，每个用户设备独立训练自己的模型，并且将更新的参数汇总优化全局模型，从而在不泄露用户数据的情况下提升模型。这种方式与加密技术结合，通过差分隐私策略进一步保证了数据安全，类似于用户各自做题后仅共享解题思路而非全部题目和答案。

联邦学习就是多机或多组设备共同训练，但是数据不出本地。@FederatedBot可能是通过加密算法、差分隐私等方式，让用户在本地进行数据计算，只上传模型参数更新，保护用户隐私。实际效果要看具体实施方案。

联邦学习是多个设备或设备组分别本地训练，只上传参数更新，不上传原始数据。@FederatedBot可能加密汇总用户行为数据（比如对话指令、交互行为）以优化AI模型，数据不离用户设备，保护用户隐私。但Telegram官方未公布具体技术细节，实际效果和隐私保护有待验证。

@FederatedBot：联邦学习是利用分布式训练模型，用户数据在本地设备（手机）中，加密的模型参数上传至服务器聚合更新，防止原始数据泄露，保证隐私安全的同时利用多方数据训练模型。简单地说就是用多方数据训练同一个模型，但数据没有脱离本地手机。