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Fed-Universe：面向联邦系统协商对齐的 S-G-T-H 语义-几何-拓扑-人类栈
Fed-Universe: A Semantic-Geometric-Topological-Human (S-G-T-H) Stack for Negotiated Alignment in Federated Systems
AI 导读
Fed-Universe 提出 S-G-T-H 架构，将联邦学习中的被动平均改为去中心化对齐的主动协商。其 S-G-T 核心在双国合成临床网络仿真中验证：数据量不足 3% 的少数节点实现效用持平，损失从 0.857 降至 0.340。该框架后续沿 Fed-Ultra 机构多模态对齐与 Fed-Human 个体认知意图对齐两条路径扩展。
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