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像对待其他IT技术一样，各相关企业和机构也在针对联邦学习技术打造技术社区与开源生态，将联邦学习行业内的技术人员聚集在一起学习和交流，了解行业的最新进展，分享与探讨前沿技术。
自概念提出以来，联邦学习就一直以开源的形态展现。Google将其工作进展与思路分享在Google AI Blog中，虽然博文通常以非正式或对话的方式进行更新，但是这的确是机器学习相关研究准确可靠的信息来源。Google AI Blog有专门用于介绍机器学习、联邦学习研究的部分，为联邦学习的发展提供了许多新思路。Facebook Blog、NVIDIA Blog上也有分享联邦学习技术的文章。
在国内，已有超百家企业和高校参与微众银行联邦学习FATE开源社区。开发者参与社区、使用开源技术是与社区建设互惠互利的，他们在摄取价值的同时也通过自身的经验帮助项目和技术成长。另外，由微众银行同多家国内外AI公司及研究机构发起、筹备的联邦学习国际标准（IEEE P3652.1）已由IEEE标准委员会（SASB）一致投票通过，这将推动联邦学习相关生态的进一步繁荣。
类似于Google AI Blog，腾讯的腾讯云社区中也有关于大数据、人工智能的专栏，分享过关于腾讯联邦学习平台Angel PowerFL的思路与想法。该平台充分考虑易用性、高效性与可扩展性：在每个参与方内部使用Apache Spark作为计算引擎，可以更方便地与其他任务流进行对接；使用Apache Pulsar作为跨公网传输的消息队列，可以支撑大量的网络传输，可扩展性好；使用C实现了一个高效的Paillier密文运算库，进行性能上的改进与优化。
不少联邦学习平台与项目在开源技术交流平台GitHub上开源。字节跳动相关团队2020年年初在GitHub上开源了联邦学习平台Fedlearner，其模型训练以神经网络模型训练、树模型训练为主。对于神经网络模型训练，只需在原始TensorFlow模型代码里加入发送算子和接收算子，就可以将其改为支持联邦训练的模型。
其他机构的技术社区则不只是针对联邦学习。例如，蚂蚁集团的技术社区针对整个金融科技领域分享领域相关新闻、前沿技术，还举办技术相关的线上直播、线下分享等多种形式的活动。百度的AI开发者社区也类似，划分多个板块，涉及多领域、多技术门类，例如图像识别、知识图谱、增强现实等。其中，百度开源框架PaddlePaddle涉及了支持联邦学习范式的模块。