arXiv 人工智能· Kiranmayee Janardhan, Karthick S, Madhusmita Panda, Bharathi Vokkaliga Ganesh, Syed Ahmed·· 6 小时前AI 评分26
面向多智能体 AI 系统的治理感知联邦学习（GAFL）：可信协作 AI 的策略驱动框架
Governance-Aware Federated Learning for Multi-Agent AI Systems: A Policy-Driven Framework for Trustworthy Collaborative AI
AI 导读
GAFL 框架通过独立证据验证、策略执行与防篡改审计，解决多智能体联邦学习缺乏运行时治理的问题。在 10 个参与方的原型评测中，完整 GAFL 能 100% 识别伪造证据参与方，最终 macro-F1 达 0.7520 至 0.7733。其每轮治理耗时为 173.67 ± 26.94 ms（FedAvg 为 3.82 ± 0.79 ms），体现了公平性策略与效用的权衡。
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