本文提出了一种新的去中心化个性化在线联邦学习方法，旨在优化客户端模型性能并减少通信成本。通过聚合邻近客户端的共享模型参数，利用数据相似性进行线性加权聚合，实验证明该方法在隐私保护和学习准确性方面优于传统方法。

本文提出了一种在线联邦模型选择框架，允许学习者与服务器交互以选择和微调模型，适应非稳态环境。研究表明，该算法在真实数据集上有效，具有次线性损失，并探讨了分布式在线优化和个性化模型学习的挑战，提出了低通信成本的解决方案，以确保数据隐私。

本文综述在线机器学习与模型选择研究，涵盖上下文活动模型选择、在线联邦模型选择、少样本持续学习及多模态机器人模型，并比较离线监督学习与在线策略优化，强调降低标记成本、适应非稳态环境及模型选择对任务效果的重要性。