本研究提出FedPIA框架，优化联邦学习与参数高效微调的结合，提升大型视觉-语言模型在医疗隐私环境中的表现，实验结果优于现有方法。

FedPIA：利用Wasserstein重心进行适配器的置换和整合，以在多模态联邦学习中微调基础模型
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