Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Qiang, Xianke, Liu, Hongda, Zhang, Xinran, Chang, Zheng, Liang, Ying-Chang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2504.09114 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
AIGC-assisted Federated Learning for Edge Intelligence: Architecture Design, Research Challenges and Future Directions
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2025)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2025)
TSFLora: Token-Compressed Split Fine-Tuning for Wireless Edge Networks
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2026)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2026)
Adaptive and Parallel Split Federated Learning in Vehicular Edge Computing
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2024)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2024)
Semantic Communication-Enhanced Split Federated Learning for Vehicular Networks: Architecture, Challenges, and Case Study
par: Yu, Lu, et autres
Publié: (2026)
par: Yu, Lu, et autres
Publié: (2026)
Age-Based Device Selection and Transmit Power Optimization in Over-the-Air Federated Learning
par: Liu, Jingyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Jingyuan, et autres
Publié: (2025)
Semantic-aware Token Selection and Resource Optimization for Communication-efficient Split Federated Fine-tuning in Edge Intelligence
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2026)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2026)
AIGC-assisted Federated Learning for Vehicular Edge Intelligence: Vehicle Selection, Resource Allocation and Model Augmentation
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2025)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2025)
Model Partition and Resource Allocation for Split Learning in Vehicular Edge Networks
par: Yu, Lu, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Lu, et autres
Publié: (2024)
SFPrompt: Communication-Efficient Split Federated Fine-Tuning for Large Pre-Trained Models over Resource-Limited Devices
par: Cao, Linxiao, et autres
Publié: (2024)
par: Cao, Linxiao, et autres
Publié: (2024)
Split Federated Learning Empowered Vehicular Edge Intelligence: Concept, Adaptive Design and Future Directions
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2024)
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2024)
ESFL: Efficient Split Federated Learning over Resource-Constrained Heterogeneous Wireless Devices
par: Zhu, Guangyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Guangyu, et autres
Publié: (2024)
ASFL: An Adaptive Model Splitting and Resource Allocation Framework for Split Federated Learning
par: Meng, Chuiyang, et autres
Publié: (2026)
par: Meng, Chuiyang, et autres
Publié: (2026)
Efficient Deployment of Large Language Models on Resource-constrained Devices
par: Yao, Zhiwei, et autres
Publié: (2025)
par: Yao, Zhiwei, et autres
Publié: (2025)
SplitFrozen: Split Learning with Device-side Model Frozen for Fine-Tuning LLM on Heterogeneous Resource-Constrained Devices
par: Ma, Jian, et autres
Publié: (2025)
par: Ma, Jian, et autres
Publié: (2025)
Device Association and Resource Allocation for Hierarchical Split Federated Learning in Space-Air-Ground Integrated Network
par: Zhao, Haitao, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Haitao, et autres
Publié: (2026)
Resource-Efficient Generative AI Model Deployment in Mobile Edge Networks
par: Liang, Yuxin, et autres
Publié: (2024)
par: Liang, Yuxin, et autres
Publié: (2024)
DynamicFL: Federated Learning with Dynamic Communication Resource Allocation
par: Le, Qi, et autres
Publié: (2024)
par: Le, Qi, et autres
Publié: (2024)
Flexible Personalized Split Federated Learning for On-Device Fine-Tuning of Foundation Models
par: Yuan, Tianjun, et autres
Publié: (2025)
par: Yuan, Tianjun, et autres
Publié: (2025)
Empirical Guidelines for Deploying LLMs onto Resource-constrained Edge Devices
par: Qin, Ruiyang, et autres
Publié: (2024)
par: Qin, Ruiyang, et autres
Publié: (2024)
Convex and Non-convex Federated Learning with Stale Stochastic Gradients: Diminishing Step Size is All You Need
par: Zheng, Xinran, et autres
Publié: (2026)
par: Zheng, Xinran, et autres
Publié: (2026)
AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks
par: Lin, Zheng, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Zheng, et autres
Publié: (2024)
Efficient Split Federated Learning for Large Language Models over Communication Networks
par: Zhao, Kai, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Kai, et autres
Publié: (2025)
A Federated Online Restless Bandit Framework for Cooperative Resource Allocation
par: Tong, Jingwen, et autres
Publié: (2024)
par: Tong, Jingwen, et autres
Publié: (2024)
Breaking SafetyCore: Exploring the Risks of On-Device AI Deployment
par: Guyomard, Victor, et autres
Publié: (2025)
par: Guyomard, Victor, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Model Splitting and Device Task Assignment for Deceptive Signal Assisted Private Multi-hop Split Learning
par: Wei, Dongyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wei, Dongyu, et autres
Publié: (2025)
REFOL: Resource-Efficient Federated Online Learning for Traffic Flow Forecasting
par: Liu, Qingxiang, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Qingxiang, et autres
Publié: (2024)
A Comprehensive Survey on Joint Resource Allocation Strategies in Federated Edge Learning
par: Zhang, Jingbo, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Jingbo, et autres
Publié: (2024)
On-Demand Model and Client Deployment in Federated Learning with Deep Reinforcement Learning
par: Chahoud, Mario, et autres
Publié: (2024)
par: Chahoud, Mario, et autres
Publié: (2024)
FedBRB: An Effective Solution to the Small-to-Large Scenario in Device-Heterogeneity Federated Learning
par: Xu, Ziyue, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Ziyue, et autres
Publié: (2024)
FedsLLM: Federated Split Learning for Large Language Models over Communication Networks
par: Zhao, Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Kai, et autres
Publié: (2024)
Federated Prompt Learning for Weather Foundation Models on Devices
par: Chen, Shengchao, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Shengchao, et autres
Publié: (2023)
SplitFT: An Adaptive Federated Split Learning System For LLMs Fine-Tuning
par: Shan, Yimeng, et autres
Publié: (2026)
par: Shan, Yimeng, et autres
Publié: (2026)
MNN-LLM: A Generic Inference Engine for Fast Large Language Model Deployment on Mobile Devices
par: Wang, Zhaode, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zhaode, et autres
Publié: (2025)
CASCADE: Case-Based Continual Adaptation for Large Language Models During Deployment
par: Guo, Siyuan, et autres
Publié: (2026)
par: Guo, Siyuan, et autres
Publié: (2026)
Communication-Efficient Federated Learning under Dynamic Device Arrival and Departure: Convergence Analysis and Algorithm Design
par: Chang, Zhan-Lun, et autres
Publié: (2024)
par: Chang, Zhan-Lun, et autres
Publié: (2024)
An Operator Splitting View of Federated Learning
par: Malekmohammadi, Saber, et autres
Publié: (2021)
par: Malekmohammadi, Saber, et autres
Publié: (2021)
Non-Federated Multi-Task Split Learning for Heterogeneous Sources
par: Zheng, Yilin, et autres
Publié: (2024)
par: Zheng, Yilin, et autres
Publié: (2024)
BRFL: A Blockchain-based Byzantine-Robust Federated Learning Model
par: Li, Yang, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Yang, et autres
Publié: (2023)
SplitFedZip: Learned Compression for Data Transfer Reduction in Split-Federated Learning
par: Shiranthika, Chamani, et autres
Publié: (2024)
par: Shiranthika, Chamani, et autres
Publié: (2024)
Learning After Model Deployment
par: Kaymak, Derda, et autres
Publié: (2025)
par: Kaymak, Derda, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
AIGC-assisted Federated Learning for Edge Intelligence: Architecture Design, Research Challenges and Future Directions
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2025) -
TSFLora: Token-Compressed Split Fine-Tuning for Wireless Edge Networks
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2026) -
Adaptive and Parallel Split Federated Learning in Vehicular Edge Computing
par: Qiang, Xianke, et autres
Publié: (2024) -
Semantic Communication-Enhanced Split Federated Learning for Vehicular Networks: Architecture, Challenges, and Case Study
par: Yu, Lu, et autres
Publié: (2026) -
Age-Based Device Selection and Transmit Power Optimization in Over-the-Air Federated Learning
par: Liu, Jingyuan, et autres
Publié: (2025)