TECH BLOG
PAPERS
BlazeFL: Fast and Deterministic Federated Learning Simulation
FedVision at CVPR 2026 (CVPRW)2026
単一ノードでの連合学習シミュレーションを高速かつ再現可能にする軽量フレームワークBlazeFLを提案。フリースレッド実行による共有メモリベースの設計とクライアント単位の乱数制御により、最大3.1倍の高速化とビット単位での完全再現性を両立。
Soft-Label Caching and Sharpening for Communication-Efficient Federated Distillation
IEEE Transactions on Mobile Computing2026
通信効率に優れた蒸留ベースの連合学習フレームワークであるSCARLETを提案。ソフトラベルのキャッシュによる冗長な通信の削減と、集約時のエントロピー削減を改善することで、精度を維持しながら通信コストを最大50%削減
