本研究提出了一种新的参数高效微调技术，以解决联邦学习中基础模型适应特定任务所需的高计算资源问题，并分析其在数据异质性和通信效率等挑战中的应用，强调其在隐私敏感领域的重要性。

A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning of Foundation Models in Federated Learning
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