Federated Nested Learning: Collaborative Training of Self-Referential Memories for Test-Time Adaptation

En 3 lignesFedNL reformule l'apprentissage fédéré comme système d'optimisation imbriquée à trois niveaux. Intègre l'attention linéaire Titans pour adapter les modèles à l'inférence sans entraînement supplémentaire. Testé sur MMLU Non-IID et benchmarks long-contexte avec mémoire d'inférence constante.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain