本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了关键特性和方法学，并讨论了数据来源、模型和数据安全技术。同时，探讨了联邦学习的特定应用和面临的挑战，并提出了提升效果和效率的潜在方向。

DialCLIP是一种参数高效的多模态对话检索方法，通过微调总参数的0.04％，在两个基准数据集上实现了最新性能，展示了其效果和效率，具有推动该领域发展的潜力。