本文介绍了并行连续学习（PSL）的框架，通过设备之间的分散合作、考虑异构性和接近度，实现了模型的分散和本地模型凝聚，优化模型学习和资源效率。

该研究提出了一种完全分散的鲁棒上置信界算法，用于分散合作多臂赌博中正常代理的表现提升。实验证实该算法在遗憾方面不劣于单代理UCB1算法，且所有正常代理的累积遗憾严格优于非合作情况。