联邦蒸馏（Federated Distillation）是一种融合联邦学习和知识蒸馏技术的分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私并优化模型性能。在联邦蒸馏框架中，多个客户端设备（如手机或物联网设备）在本地训练模型，而无需共享原始数据；然后，通过知识蒸馏过程，将本地模型的预测知识（如软标签或特征表示）传输到中央服务器，聚合为一个全局模型。这种方法减少了通信开销，同时确保数据隐私，适用于数据敏感且分布式的环境。
在AI产品开发实际落地中，联邦蒸馏特别适用于边缘计算和物联网场景，例如移动设备上的个性化推荐系统、健康监测应用或智能家居控制。通过联邦蒸馏，产品能在用户设备本地处理数据，避免隐私泄露风险，同时通过蒸馏机制更新全局模型以提升准确性和效率，帮助开发者构建符合隐私法规的高效AI解决方案。
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