联邦学习中，平衡模型性能、数据隐私和通信开销是一大挑战。清华大学等研究团队提出了基于表征纠缠的框架FedRE，能够有效保护隐私并降低通信成本，同时适应模型异构场景。FedRE通过融合不同类别的表征生成纠缠表征，上传至服务器训练全局分类器，从而显著提升模型性能和隐私保护能力。