Nesa是一个综合框架，利用零知识证明和分割学习确保去中心化系统中的数据安全和模型完整性。该框架基于区块链，通过智能合约构建和更新数据集，以确保数据的准确性。同时，提出了有效的分片方法和基于区块链的人工智能网络，解决了大规模模型的推理和训练问题。

本文讨论了联邦学习在人工智能网络中的环境影响问题。作者提出了一种基于深度强化学习的解决方案，通过编排计算和通信资源来降低总能量消耗。文章介绍了设备级同步方法和计算成本有效的FL环境，以进一步降低能量消耗和通信开销。评估结果显示，该方案在静态和动态环境下能够有效降低总能量消耗高达94%。