本研究探讨了在复杂高维感官输入中选择性注意与干扰过滤的平衡，提出了一种基于主动推理的视觉注意模型，该模型通过动态优化感官精准度以最小化自由能。研究发现，外源性线索能够加快反应时间，模型表现出类似返回抑制的特征。

本研究提出选择性注意联邦学习（SAFL）方法，旨在解决医疗应用中的通信开销和模型隐私问题。SAFL通过动态微调重要变换层，降低通信带宽并增强隐私保护。实验结果表明，SAFL在临床自然语言处理基准测试中表现优越，提升了效率并维护了隐私。