速報 Neurips2025：面向聯邦學習公平性的數據集與基準框架 ArXiv發表Neurips2025數據集與基準草案，聚焦聯邦學習中的公平性與客戶端差異。採用Income與Employment作為基底，規定客戶端資料生成策略、是否包含敏感屬性與跨裝置/跨筏的客戶分配。評估採多種公平性指標並輸出客戶端與全域模型統計結果，便於比較與複現。
