分布式机器学习通过多节点并行训练应对复杂应用，但需解决高效并行与模型一致性问题。最新研究包括去中心化框架、安全拜占庭容错训练、通信高效算法（如adaComp减少数据量191倍）、DiLoCo降低通信开销500倍，以及集成压缩和个性化学习等方法，兼顾效率、精度与鲁棒性。