FedMABench

FedMABench 是首个面向移动智能体的联邦学习评测基准，由浙大、上海 AI Lab、上交等联合发布。它整合 6 个数据集（30+ 子集）、8 种联邦算法与 10 余种基座模型，覆盖 800 余款真实应用，系统模拟 App 类别、用户偏好等三类异构场景，为去中心化、隐私保护下的移动智能体训练与评估提供标准化框架。