面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法

本发明涉及车联网技术领域，具体公开了面向车联网异构车辆的多级联邦协作训练与推理方法，在不依赖显式的“资源约束”和“优化目标”的前提下，通过大模型内在信息流驱动的智能拆分与跨层协作训练，更偏重于从模型本身的内在信息流动规律出发，为后续的多级协作训练与推理提供一个自洽而灵活的拆分策略，解决了异构车辆节点上大模型部署的算力适配差与欠缺高效训练的问题。