本研究提出了一种名为MLLM-FL的新框架，用于解决联邦学习中的性能下降问题。研究表明，MLLM-FL能够显著提升性能，并降低隐私泄露风险和本地设备的计算负担。这为联邦学习方法带来了新的突破。