该文介绍了一种基于八卦的分布式多级优化算法，能够在单一时间尺度上解决不同级别的优化问题，并通过网络传播共享信息。该算法在网络规模上线性扩展，并在超参数调整、分散强化学习和风险规避优化等各种应用中实现了最佳的样本复杂性。

联邦学习可能对群体公平性产生不利影响，偏见通过网络传播给参与方。与集中式训练相比，联邦学习中的偏见更严重，呼吁审计群体公平性并设计对偏见传播具有强韧性的学习算法。